曾泳諭
(廣東省國土資源測繪院,廣東 廣州 510000)
在道路監(jiān)測和維護管理中,需要對破碎地形道路斷面進行測量和實時監(jiān)測,分析破碎地形道路斷面的數(shù)據(jù)分布特性,構建大數(shù)據(jù)庫,通過GIS信息檢測技術,進行破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)的優(yōu)化查詢處理,以提高破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)的實時關聯(lián)和調(diào)度能力。隨著數(shù)據(jù)庫技術的廣泛應用,采用數(shù)據(jù)庫體系架構方法,建立破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)的信息聚類和檢測模型,實現(xiàn)破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)的優(yōu)化檢測。研究破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)查詢,對提高破碎地形道路斷面測量能力具有重要意義[1]。
對破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)查詢由分布式鏈路節(jié)點識別實現(xiàn),結合對破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)的特征分析,采用模糊測量和跟隨識別的方法實現(xiàn)對破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)采集,數(shù)據(jù)查詢的方法主要有基于關聯(lián)特征檢測的破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)查詢方法、基于不規(guī)則三角網(wǎng)的破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)查詢方法等[2],使用分析破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性特征量,使用狀態(tài)參數(shù)檢測,實現(xiàn)對破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)的查詢。文獻[3]中構建破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)快速查詢的地表沉降分斷層本體結構模型,采用相關特征分析,實現(xiàn)破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)快速查詢,但該方法的計算復雜度較高。文獻[4]中采用分布式鏈路節(jié)點跟隨識別的方法實現(xiàn)對破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)采集,對采集的破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)進行非線性樣本重組,實現(xiàn)數(shù)據(jù)查詢,但該方法的輸出穩(wěn)定性較差,查詢精度較低。針對以上方法存在的問題,本文提出基于Kmeans聚類的破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)查詢方法。首先采用組合傳感器和地形監(jiān)測儀實現(xiàn)對破碎地形道路斷面數(shù)據(jù)采集和測量,然后通過K-means聚類方法實現(xiàn)破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)的融合聚類和分層查詢,最后進行仿真測試分析。結果顯示:本文方法在提高破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)查詢能力方面具有優(yōu)越性。
%%為實現(xiàn)基于K-means聚類的破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)快速查詢,分析基坑降水工程中土體的側(cè)向變形分布,結合對破碎地形道路斷面的中層位和斷層面的矢量分布,分析地形道路斷面測量數(shù)據(jù)的存儲結構,在含逆斷層區(qū)域內(nèi),通過上下干土、非飽和土與飽和土各自的斷面測量參數(shù)分布及密度感知結果,采用非飽和土的體變模量參數(shù)分析方法,進行數(shù)據(jù)分塊,得到破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)的分塊存儲結構模型如圖1所示。
圖1破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)的分塊存儲結構
在使用的分塊結構中,分析道砟顆粒形狀對顆粒力學行為參數(shù)的影響,構建破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)的線性跟蹤控制模型,基于點云坐標構建三角形薄片指數(shù)分析方法,進行特征點匹配。根據(jù)匹配結果,實現(xiàn)數(shù)據(jù)檢索,采用組合傳感器和地形監(jiān)測儀實現(xiàn)對破碎地形道路斷面數(shù)據(jù)采集和測量,采集的斷面測量數(shù)據(jù)主要有位移數(shù)據(jù)、切向數(shù)據(jù)、應變勢能和外力勢能等參數(shù),通過連續(xù)體單元網(wǎng)格結構分析,進行界面單元傳遞到離散元的數(shù)據(jù)分布,由此采用K-means算法實現(xiàn)數(shù)據(jù)聚類[5],得到數(shù)據(jù)查詢的結構模型如圖2所示。
圖2破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)查詢的結構模型
根據(jù)破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)查詢的實現(xiàn)結構圖,結合不規(guī)則三角網(wǎng)地形重構方法,建立地質(zhì)層面重構模型,采用假設Gc表示破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)庫離散元與有限差分模型,在有向圖G1和G2的交集中得到平衡方程,在有向圖G1和G2的傳輸鏈路節(jié)點中,分析破碎地形道路斷面道砟顆粒外形特征以及細觀力,在狀態(tài)空間A、B和C中存在共同節(jié)點,當破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)的存儲空間屬于G1和G2。計算有向圖G1、G2地表沉降分斷層模糊特征分布域Sr,并基于點云坐標構建三角形薄片指數(shù)分布,構建狀態(tài)方程,基于無重疊二維離散單元點云分析,得到破碎地形道路斷面三維模型如圖3所示。通過破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)的地表沉降分斷層特征檢索,采用單顆粒激光掃描方法進行測量數(shù)據(jù)檢測,在垂直剖面上得到數(shù)據(jù)三維分布狀態(tài)方程,如式(1)所示:
圖3破碎地形道路斷面三維模型
式(1)中,φ1、φ2、φ3分別為破碎地形道路粒形狀輪廓坐標分布;a為沿界面單元切線;r為距離函數(shù)。在離散元模型與有限差分模型中,引入破碎地形道路斷面的球度指數(shù)Sp及棱角尖銳系數(shù)Ψ,得到破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)的特征分布,如式(2)所示:
式(2)中,I為破碎地形道路斷面交點;P為各表面點坐標的分布曲面。由此,構建破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)特征分析模型,根據(jù)斷面特征參數(shù)解析和聚類,進行數(shù)據(jù)查詢處理。
對采集的破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)進行非線性樣本重組,采用K-means聚類分析方法,分析地層的豎向參數(shù)結構,結合相空間重構方法實現(xiàn)對破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)的降維處理,構建破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)的聚類模型,得到地表沉降分斷層相似度S,如式(3)所示:
式(3)中,b為組合黏參數(shù);Si為顆粒形狀指標分布;Sr為離散元的相似度分量,當Sr=0時,破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)的模糊度辨識參量S取決于Sc·a,如式(4)所示:
式(4)中,n (D1)和n (D2)分別為破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)庫分布在有向圖G1和G2中的查詢節(jié)點數(shù)目;破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)的交叉地表沉降分斷層分布集為n (D1∩D2),在破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)集的公共結點中,通過地表沉降分斷層融合,實現(xiàn)破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)結構存儲。
采用K-means聚類分析方法,得到破碎地形道路斷面的最大加載軸向聚類系數(shù)K,如式(5)所示:
式(5)中,mGC為橫斷面內(nèi)道砟顆粒的平動參數(shù);GC為道床頂面寬度;在有限域GC中查詢到的破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)的K-means聚類分量為如此可將線路測量簡化為二維問題并進行數(shù)值模擬,二維特征分析問題表示為Vi和Xi,得到破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)查詢的目標控制函數(shù)f,如式(6)所示:
式(6)中,favg為循環(huán)加載的平均聚類參數(shù);fi為檢測閾值,根據(jù)破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)查詢的全局尋優(yōu),進行測量數(shù)據(jù)分量查詢。
采用內(nèi)插的Grid(柵格)模型建立破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)的分層結構模型,在破碎地形道路斷面剖面上層位和斷層分布域中,最大和最小閾值控制參數(shù)ximax和ximin。由此得到破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)在區(qū)間(-1,1)之間的解釋控制變量cxi,如式(7)所示:
式(7)中,xi為軌枕-碎石道床離散元數(shù)值分布;ximin和ximax為最小和最大閾值,并計算蟻群尋優(yōu)過程控制參數(shù),得到破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)在查詢過程中的新位置對應的目標值fik+1,更新K-means聚類的差異度變量cxi,在最優(yōu)顆粒法向及切向接觸剛度約束下,得到破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)特征提取的決策變量xi,如式(8)所示:
由此,利用破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)特征的差異性實現(xiàn)信息融合,提高破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)的檢測和查詢能力。
綜上分析,通過K-means聚類方法實現(xiàn)破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)的融合聚類和分層查詢。
采用施工現(xiàn)場測試和仿真試驗分析的方法,進行破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)查詢的試驗分析,對破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)采樣采用激光掃描儀,傳感器節(jié)點分布為200,圍壓保持為60 kPa,數(shù)據(jù)采樣的分布幅值為200 kPa,加載頻率為5 Hz,K-means聚類的迭代次數(shù)為1200,數(shù)據(jù)先驗分布的長度為1023,仿真硬件測試平臺如圖4所示。初始測量參數(shù)分布如表1所示。
圖4試驗測試平臺
表1參數(shù)設定
根據(jù)上述參數(shù)和仿真平臺設定,采用本文算法進行破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)查詢,得出破碎地形道路斷面的有限元分布和點云數(shù)據(jù)參數(shù)分布如圖5所示。
圖5數(shù)據(jù)特征分布仿真
根據(jù)破碎地形道路斷面的有限元分布和點云數(shù)據(jù)參數(shù)分布特征解析結果,得到斷面測量結果如圖6所示。
圖6斷面測量查詢結果
測試不同方法的查準率和查全率,對比結果可知,本文方法的查準率和查全率較高,提高了破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)查詢的尋優(yōu)能力如圖7所示。
圖7查詢性能對比測試
本文建立破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)的融合和特征聚類模型,通過特征聚類和融合結果實現(xiàn)數(shù)據(jù)查詢,采用激光掃描的方法進行數(shù)據(jù)采集和仿真分析,在破碎地形道路斷面剖面上層位和斷層分布域中,通過K-means聚類方法實現(xiàn)破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)的融合聚類和分層查詢,根據(jù)破碎地形道路斷面的有限元分布和點云數(shù)據(jù)參數(shù)分布,實現(xiàn)數(shù)據(jù)特征聚類后的查詢能力分析。研究得出:本文方法提高了破碎地形道路斷面測量數(shù)據(jù)查詢能力,進而提高破碎地形道路斷面測量和養(yǎng)護能力。