GPS与TCA结合在三峡高切坡监测中的应用研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·选题背景 | 第7-8页 |
| ·现实意义 | 第8-9页 |
| ·课题研究状况 | 第9-10页 |
| ·论文的主要创新点以及主要工作 | 第10-12页 |
| 第二章 高切坡监测系统的关键技术 | 第12-28页 |
| ·GPS 测量技术简介 | 第12-15页 |
| ·GPS 系统的组成 | 第13-14页 |
| ·GPS 测量技术的特点 | 第14-15页 |
| ·TCA2003 全自动型全站仪 | 第15-18页 |
| ·测量机器人简介 | 第15-16页 |
| ·测量机器人工作原理 | 第16-18页 |
| ·气象参数测定 | 第18页 |
| ·三峡高切坡监测测量的技术设计 | 第18-28页 |
| ·高切坡监测主要技术依据 | 第19页 |
| ·地表位移监测实施方案 | 第19-24页 |
| ·声发射系统 | 第24-26页 |
| ·主要仪器设备 | 第26页 |
| ·仪器的检验 | 第26-28页 |
| 第三章 监测数据处理 | 第28-49页 |
| ·GPS 观测数据处理 | 第28-31页 |
| ·观测误差来源 | 第28-29页 |
| ·GPS 测量误差消除方法 | 第29-31页 |
| ·影响三峡高切坡监测测量的主要误差 | 第31-42页 |
| ·对流层误差模型分析比较 | 第31-34页 |
| ·多路径误差 | 第34-36页 |
| ·多路径效应误差的特点 | 第36-37页 |
| ·小波分析滤波方法消除多路径误差 | 第37-39页 |
| ·算例分析 | 第39-42页 |
| ·GPS 数据与TCA 数据联合平差处理方法 | 第42-49页 |
| ·平差模式与方法 | 第42-44页 |
| ·联合平差数学模型 | 第44-46页 |
| ·平差算例分析 | 第46-49页 |
| 第四章 变形监测数据分析 | 第49-56页 |
| ·变形监测资料的预处理 | 第49-52页 |
| ·变形监测资料的检核 | 第49-51页 |
| ·变形监测成果的整理 | 第51-52页 |
| ·人工神经网络变形分析方法 | 第52-56页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第52页 |
| ·BP 网络的学习算法 | 第52-53页 |
| ·算例分析 | 第53-56页 |
| 第五章 监测数据管理系统设计于研制 | 第56-61页 |
| ·可行性分析 | 第56-57页 |
| ·系统总体设计 | 第57-58页 |
| ·系统主要功能 | 第58-61页 |
| 第六章 结论与展望 | 第61-63页 |
| 主要参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 附录A 高切坡监测数据成果表 | 第67-69页 |
| 附录B 部分高切坡TCA 监测原始观测数据格式表 | 第69-70页 |
| 附录C TCA 监测数据计算实例表 | 第70-72页 |
| 附录D 秭归县城高切坡监测网平面布置图 | 第72-73页 |
| 附录E 郭家坝部分高切坡监测点布置图 | 第73-74页 |
| 附录F 部分归州高切坡监测点布置图 | 第74-76页 |
| 个人简历 | 第76页 |
| 发表论文 | 第76-77页 |
