CN112632686A - 海上沉桩施工过程碰撞的预警方法 - Google Patents
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Abstract
一种海上沉桩施工过程碰撞的预警方法,包括:获取打桩过程中桩的实时数据,并处理数据,得到桩参数;对桩体进行预判断,筛选出可能发生碰撞的桩对;对可能发生碰撞的桩对建立桩体的三维空间方程;根据三维空间方程构建桩对之间的距离函数,建立非线性规划模型;求解所述非线性规划模型,获得可能发生碰撞的桩对之间的最小距离;当所述最小距离小于预设安全距离时,发出碰撞预警。本发明通过结合空间几何算法、碰撞检测技术和非线性规划智能算法,简化碰撞检测过程,提高计算效率,节约计算时间,实现了对桩对间距离超过预设安全距离时的自动预警,避免了因桩体物理碰撞后发出警告所造成的工程损失。
Description
技术领域
本发明涉及计算机图形学领域的碰撞检测算法和机器学习领域,尤其涉及一种海上沉桩施工过程碰撞的预警方法。
背景技术
随着我国海洋事业的发展,外海工程不断增加,在远离海岸的深水码头和跨海大桥以及一些新型的水中构筑物如桩支承海洋石油平台、海上风电等中,桩基支撑非常关键。桩作为工程建设的重要基础,打桩的精度直接影响到后续工程建设质量。海上打桩施工区域远离陆地,作业面大,受气候影响,施工难度很大,与陆地打桩相比更容易受到如风、波浪等环境因素的影响,因此在特定的桩型下预先掌握打桩距离显得十分重要。目前用于海上打桩实时定位的RTK技术(实时动态差分法)所达到的一二十公里范围内厘米级的精度完全能够满足海上打桩定位的要求,且具有实时性高的特点,若能根据RTK技术实时定位后进而计算桩距离,则可实现施工过程实时距离控制,当桩间距离超过预设安全距离时,及时对桩间距离做出预警,从而避免造成工程损失,提高工程效率。因此,提供海上打桩碰撞自动化检测与预警是保证工程质量的重要内容。
近年来,随着计算机图形学和BIM(建筑信息模型)技术的迅速发展,碰撞检测技术取得了较大进展,在地铁、地下管线等领域得到了广泛运用。采用ArcGIS和AutoCAD等软件的碰撞检测功能需要预先构建三维模型,且目前的碰撞检测主要检测实际的物理碰撞,然而打桩过程更需要间隙碰撞的预警,即两者空间上不存在交集,但两者之间的距离比规定距离要小,来进行距离控制并需提供最近点位置。
而采用单纯的空间几何算法,其种类较多,且较为复杂,如通过判断两圆柱中心线的位置关系(共线、平行、相交、异面)及公垂线与两管道中心线位置情况进行碰撞检测,然而当管线中轴线异面且其公垂线的两个垂足不同时落于线段内部时,该算法的判断条件不够精准;如利用圆柱体母线来简化碰撞检测计算,然而其母线的定义和端面相交判断条件不够准确;此外每种方法也情况众多,都有其不足之处,易出现漏算或存在一些未考虑到的情形,且这些方法多为圆柱空间距离计算,若考虑不同桩型,其复杂度将迅速上升,且无法形成一套统一的流程。因此,若能采用一套智能化的方法对多种情况进行统一,则具有重要意义。此外,海上沉桩施工常常打桩的数量众多,施工空间范围大,当桩数目增多时,运算量急剧增加,如何在保障全局速度的同时提高精度,还需要深入研究。
发明内容
有鉴于此,本发明的主要目的之一在于提出一种海上沉桩施工过程碰撞的预警方法,以期至少部分地解决上述技术问题中的至少之一。
为了实现上述目的,本发明提供了一种海上沉桩施工过程碰撞的预警方法,包括:
(1)获取打桩过程中桩的实时数据,对所述实时数据进行处理,得到桩参数;
(2)根据桩参数对桩体进行预判断,根据预判断结果筛选出可能发生碰撞的桩对;
(3)对筛选出的可能发生碰撞的桩对建立桩体的三维空间方程;
(4)根据所述三维空间方程构建桩对之间的距离函数,建立非线性规划模型;
(5)求解所述非线性规划模型,获得可能发生碰撞的桩对之间的最小距离;
(6)若所述可能发生碰撞的桩对之间的最小距离小于预设安全距离,则发出碰撞预警。
基于上述技术方案可知,本发明的海上沉桩施工过程碰撞的预警方法,相对于现有技术至少具有以下优势之一或一部分:
1、本发明通过简单预判断与精确计算相结合,只需要输入对应桩参数,不需要预先构建三维模型,简化了碰撞检测过程,提高了计算效率,节约计算时间;
2、本发明通过结合空间几何算法、碰撞检测技术和机器学习中的非线性规划智能算法,以一种综合的方法实现了对多种桩型的桩间距离的精确计算,避免了以往算法采用复杂的空间几何关系进行计算时常常不能涵盖所有情况的问题,也避免了采用复杂的空间几何关系进行计算时由于漏掉某种情况造成的计算错误;
3、本发明通过对沉桩施工中实时数据的自动处理与计算,实现了打桩过程中对桩对间距离超过预设安全距离时的自动预警,从而避免了因桩体物理碰撞后发出警告所造成的工程损失。
附图说明
图1是本实施例中基于综合优化算法的海上沉桩施工过程碰撞智能检测及预警方法流程示意图;
图2是本实施例中分离轴方法说明示意图;
图3是本实施例中凸包顶点说明示意图。
具体实施方式
本发明的目的是打破现有技术方法的不足,提供一种基于综合空间几何方法、计算机可视化中碰撞检测技术和非线性规划算法的海上沉桩施工过程碰撞智能检测及预警方法。
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白,以下结合具体实施例,并参照附图,对本发明作进一步的详细说明。
本发明公开了一种海上沉桩施工过程碰撞的预警方法,包括:
(1)获取打桩过程中桩的实时数据,对所述实时数据进行处理,得到桩参数;
(2)根据桩参数对桩体进行预判断,根据预判断结果筛选出可能发生碰撞的桩对;
(3)对筛选出的可能发生碰撞的桩对建立桩体的三维空间方程;
(4)根据所述三维空间方程构建桩对之间的距离函数,建立非线性规划模型;
(5)求解所述非线性规划模型,获得可能发生碰撞的桩对之间的最小距离;
(6)若所述可能发生碰撞的桩对之间的最小距离小于预设安全距离,则发出碰撞预警。
在本发明的一些实施例中,步骤(1)中对所述实时数据进行处理的步骤中所述处理方式包括坐标转换;
在本发明的一些实施例中,所述处理方式选自二次旋转方法、四参数法以及大旋转角三维坐标转换方法中的任一种;
在本发明的一些实施例中,步骤(1)中所述桩参数包括:桩的桩顶工程坐标、桩倾向、桩倾角、桩型、桩长、桩宽和桩半径。
在本发明的一些实施例中,步骤(2)中根据所述桩参数对桩体进行预判断步骤,具体包括:
当预判断桩型是圆桩时,根据圆桩桩对轴线的距离dz判断圆桩桩对轴线是否平行;
其中,当圆桩桩对轴线平行时,圆桩桩对轴线的距离与圆桩桩对半径和之间的差值为距离的确定解,不需进行后续计算流程;
其中,当圆桩桩对轴线不平行时,计算所述圆桩桩对轴线间距离与圆桩桩对半径和之间的差值,所述差值作为所述圆桩桩对是否可能发生碰撞的预判断距离dpre,当预判断距离dpre小于预设安全距离时,预判断的结果为所述圆桩桩对可能发生碰撞;
当预判断桩型是方桩时,计算所述方桩桩对是否可能发生碰撞的预判断距离dpre,当预判断距离dpre小于预设安全距离时,预判断的结果为所述方桩桩对可能发生碰撞。
在本发明的一些实施例中,所述圆桩桩轴线间的距离dz的计算方法包括向量方法;
在本发明的一些实施例中,所述圆桩桩对预判断距离dpre的算法包括空间几何算法;
在本发明的一些实施例中,所述方桩桩对预判断距离dpre的算法包括方向包围盒算法。
在本发明的一些实施例中,在步骤(3)中,当所述可能发生碰撞的桩对中的桩是方桩时,采用所述可能发生碰撞的方桩的三维空间顶点坐标的凸包表示桩体的三维空间方程;
在本发明的一些实施例中,在步骤(3)中,当所述可能发生碰撞的桩对中的桩是圆桩时,采用以空间圆参数方程和轴线方程推导出的任意方向空间柱面的参数方程表示桩体的三维空间方程。
在本发明的一些实施例中,当所述可能发生碰撞的桩对中的桩是圆桩时,需要根据桩轴线是否垂直于水平面,将所述桩分为直桩或斜桩,建立不同的桩体的三维空间方程;
在本发明的一些实施例中,桩轴线垂直于水平面的桩为直桩,桩轴线不垂直于水平面的桩为斜桩。
在本发明的一些实施例中,在步骤(4)中所述距离函数采用两点之间距离公式表示,距离公式的中点坐标由步骤(3)中桩体的三维空间方程表示;
在本发明的一些实施例中,在步骤(4)中所述非线性规划模型包括:梯度函数、目标函数和约束条件;
在本发明的一些实施例中,所述梯度函数由对所述桩对之间距离函数中各个变量一阶偏导数求解得到;
在本发明的一些实施例中,所述目标函数由对所述桩对之间距离函数最小化得到;
在本发明的一些实施例中,所述约束条件包括步骤(3)中所述桩体的三维空间方程自变量的取值范围。
在本发明的一些实施例中,在所述非线性规划模型中,当所述可能发生碰撞的桩对是圆桩和圆桩时,所述约束条件为变量范围盒约束;
在所述非线性规划模型中,当所述可能发生碰撞的桩对是方桩和方桩时,所述约束条件为非线性约束;
在所述非线性规划模型中,当所述可能发生碰撞的桩对是圆桩和方桩时,所述约束条件为盒约束及非线性约束的混合约束。
在本发明的一些实施例中,在步骤(5)中求解所述非线性规划模型的方法包括:序列二次规划算法或盒约束拟牛顿法算法;
其中,当所述非线性规划模型中的桩对是圆桩和圆桩时,采用盒约束拟牛顿法算法求解所述非线性规划模型;
其中,当所述非线性规划模型中的桩对是圆桩和方桩,或方桩和方桩时,采用序列二次规划算法求解所述非线性规划模型。
在本发明的一些实施例中,在步骤(6)中程序记录所述可能发生碰撞的桩对之间最小距离及桩的桩顶工程坐标。
在本发明的一个实施例中,公开了海上沉桩施工过程碰撞的预警方法,该方法涉及海洋工程、水利工程等的海上沉桩施工过程碰撞智能检测及预警系统,同时涉及的非线性规划智能算法。具体实施步骤如下:
一、根据打桩船实时数据,通过坐标转换,得出所需的桩参数,包括:桩顶工程坐标、桩倾向、桩倾角、桩型、桩长、桩宽、桩半径;
二、根据已有桩参数,对所有已打桩和当前在打桩根据桩型进行简单预判断,方桩采用OBB包围盒碰撞检测算法,圆桩采用空间几何方法,筛选出可能发生碰撞的桩对;
三、对上述桩对,建立桩体的三维空间方程;
四、根据桩体的三维空间方程构建出桩对之间距离函数,建立以距离为目标函数的非线性规划模型,并计算相应梯度函数;
五、采用求解约束非线性规划问题的序列二次规划(SQP)算法或盒约束拟牛顿法(BFGS-B)算法对上述非线性规划模型进行求解,得到两桩之间最小距离及对应位置,进行实时的自动预警。
本实施例的优点是:该方法可以通过对实时数据的自动处理,无需人工干预,同时采用机器学习智能算法进行计算,实现沉桩施工过程中自动化检测和智能预警,在节约时间的同时避免了采用复杂的空间几何关系进行计算时由于漏掉某种情况造成的计算错误;此外可实现对多种桩型的计算,对于分布空间范围较广的桩,进行简单预判断,从而节约了对所有桩都进行精准碰撞检测的时间,提高了计算效率。
在本发明的另一个实施例中,海上沉桩施工过程碰撞智能检测及预警方法,包括以下步骤:
步骤A:在打桩船打桩过程中,采集实时数据,并通过坐标转换得到桩参数,包括:所有已打桩和当前在打桩的桩顶工程坐标、桩倾向、桩倾角、桩型、桩长、桩宽、桩半径。
步骤B:根据已有桩参数,对所有已打桩和当前在打桩根据桩型进行简单预判断,方桩采用方向包围盒(Oriented Bounding Box,简称OBB)算法,圆桩采用空间几何方法,筛选出可能发生碰撞的桩对。
步骤C:对上述桩对,建立桩体的三维空间方程。
步骤D:根据桩体的三维空间方程构建出桩对之间距离函数,建立以距离为目标函数的非线性规划模型,并计算相应梯度函数。
步骤E:采用求解约束非线性规划问题的序列二次规划Sequential QuadraticProgramming(SQP)算法或盒约束拟牛顿法Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno-Bounded(BFGS-B)算法对上述非线性规划模型进行求解,得到两桩之间最小距离及对应位置,若该距离小于预设安全距离,则程序自动预警。
步骤A中的打桩船实时数据的采集、转换与整理得到桩参数,包括:桩顶空间坐标、桩倾向,桩倾角、桩型、桩长、桩宽、桩半径。
步骤B中的碰撞简单预判断进一步包括:
步骤B1:根据步骤A得到的桩参数判断为圆桩或方桩。
步骤B2:若桩型为圆桩,采用空间几何算法计算桩轴线间距离与两桩半径和之差作为预判断距离。判断桩轴线是否平行,若轴线平行,则退出计算流程,该预判断距离即为精确距离;若不平行且该距离小于预设安全距离,则该桩对可能发生碰撞,进入精确计算环节。桩轴线间距离的计算采用向量方法,先求两轴线的公共法向量,再求两轴线上任意两点的连结线段在公共法向量上的投影长,即为轴线距离。
步骤B3:若桩型为方桩,采用方向包围盒(Oriented Bounding Box,简称OBB)算法,该算法是一种基于分离轴理论的碰撞检测算法,若在任一分离轴,两个桩体的投影半径和与投影中心点的距离之差小于预设安全距离,则该桩对可能发生碰撞,进入精确计算环节。
步骤C进一步包括:
步骤C1:根据步骤B中筛选出的可能碰撞的桩对,对每个桩判断为圆桩或方桩采用不同的方法构建桩的三维空间方程。
步骤C2:若判定为圆桩,根据桩的轴线是否垂直于水平面,分为直桩和斜桩情况进行构建,采用以空间圆参数方程和轴线方程一般式推导出的任意方向空间柱面的参数方程表示桩的三维空间方程。
步骤C3:若判定为方桩,采用方桩三维空间顶点坐标的凸包表示桩的三维空间方程。
步骤D进一步包括:
步骤D1:根据桩的三维空间方程构建出桩对之间距离函数,该距离函数为采用两点间距离公式表示,公式中点的坐标均由步骤C中桩的三维空间方程表示。
步骤D2:对步骤D1中距离函数的各个变量分别求一阶偏导数即为梯度函数。
步骤D3:建立以距离函数最小化为目标函数,步骤D2中所求函数为梯度函数,约束条件为桩体三维空间方程自变量取值范围的非线性规划模型。
步骤E进一步包括:
步骤E1:若所计算的桩对中存在方桩,则步骤D中的非线性规划模型中存在非线性等式约束,采用序列二次规划Sequential Quadratic Programming(SQP)算法。
步骤E2:若所计算的桩对均为圆桩,则采用盒约束拟牛顿法Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno-Bounded(BFGS-B)算法。
步骤E3:对步骤D中非线性规划模型进行求解,得到两桩之间最小距离及最小值对应位置,并记录此时桩号和出现时间,进行预警。
以下通过具体实施例结合附图对本发明的技术方案做进一步阐述说明。需要注意的是,下述的具体实施例仅是作为举例说明,本发明的保护范围并不限于此。
如图1所示,本实施例提供了一种海上沉桩施工过程碰撞智能检测及预警方法,包括以下步骤:
步骤A:通过打桩船打桩过程,采集实时数据,并通过坐标转换得到桩顶工程坐标、桩倾向,桩倾角、桩型、桩长、桩半径等桩参数,如表一所示。
步骤B:根据已有桩参数,对所有已打桩和当前在打桩根据桩型进行简单预判断,方桩采用OBB包围盒碰撞检测算法,圆桩采用空间几何方法,筛选出可能发生碰撞的桩对。
步骤B1:根据步骤A得到的桩参数判断为圆桩或方桩。
步骤B2:若为圆桩,采用空间几何算法计算桩轴线间距离与两桩半径和之差作为预判断距离。判断桩对的轴线是否平行,若轴线平行,则退出计算流程,该预判断距离即为精确距离;若不平行且预判断距离小于预设安全距离,则该桩对可能发生碰撞,进入精确计算环节。桩对轴线间的计算采用向量方法,先求两轴线的公共法向量,再求两轴线上任意两点的连结线段在公共法向量上的投影长,即为桩对轴线距离。公共法向量可以运用向量积找到,设任意两点所连成的向量为 与公共法向量的夹角为θ,则桩对轴线距离dz为:
进而得到预判断距离为:
dpre=dz-(ra+rb) (2)
式中,dpre即为预判断距离,dz为桩对轴线距离,ra、rb分别为桩对中各桩的半径。
当预判断距离dpre小于预设安全距离时,则该桩对可能发生碰撞,进入精确计算环节。
步骤B3:若为方桩,采用方向包围盒(Oriented Bounding Box,简称OBB)算法,该算法是一种基于分离轴理论的碰撞检测算法,如图2所示。对于三维方桩,共检查两个方桩各3组相互垂直的面的法向量及各3组相互垂直的边两两交叉叉乘得到的9个向量,共15组分离轴,若在任一分离轴,两个桩体的投影半径和与投影中心点的距离之差dpre小于预设安全距离,则该桩对可能发生碰撞,进入精确计算环节。
步骤C:对上述桩对,建立桩体的三维空间方程。
步骤Ci:根据步骤B中筛选出的可能碰撞的桩对,对每个桩判断为圆桩或方桩进行不同方法的空间方程构建。
步骤C2:若判定为圆桩,根据轴线是否垂直于水平面,分为直桩和斜桩情况进行构建,采用以空间圆参数方程和轴线方程一般式推导出的任意方向空间柱面的参数方程表示桩体的三维空间方程。
其中,系数A、B、C和桩底中心点坐标值x0、y0、z0由桩顶工程坐标推导出,公式为:
公式(4)中,α为桩倾角,表示桩身与铅垂线的夹角;θ为桩倾向,表示以正北为起点,顺时针旋转至桩身在水平面的投影的角度;公式(5)中,X、Y桩顶工程坐标,Z为桩的设计高;l为桩长;
2)直桩,即A=B=0时,参数方程为:
步骤C3:若判定为方桩,采用方桩三维空间顶点坐标的凸包表示桩体三维空间方程:
公式(7)中,A为方桩表面点点集;a为桩体某一点;ai(i=1,2,3,4)为代表桩体A的顶点坐标,如图3所示;λi(i=1,2,3,4)为表示桩体几何参数变量(例如形状参数)。
步骤D:根据桩体空间方程构建出两桩之间距离函数,建立以距离为目标函数的非线性规划模型,并计算相应梯度函数。
步骤D1:根据桩体空间方程构建出两桩之间距离函数,该距离函数为采用两点间距离公式表示,公式中点的坐标均由步骤C中空间方程表示;
步骤D2:对步骤D1中距离函数的各个变量分别求一阶偏导数即为梯度函数;
步骤D3:建立以距离函数最小化为目标函数,步骤D2中所求函数为梯度函数,约束条件为桩体空间方程自变量取值范围的非线性规划模型,具体数学表达式如下:
若为圆桩与圆柱距离计算,根据相应桩形状参数设置ua,va,ub,vb上下限,则为变量范围盒约束,目标函数D由公式(3)及(6)求得:
公式(8)中,D为目标函数值;gra为梯度函数值;xa、xb、xc、ya、yb、yc分别为桩对中各桩上点坐标值;ua、ub为圆桩桩对中各桩桩面上某点在底面投影的夹角,va、vb为各桩桩面上某点沿桩长方向的长度。
若为方桩与方桩距离计算,约束条件为非线性约束,目标函数D由公式(7)求得:
公式(9)中,D为目标函数值;gra为梯度函数值;xa、xb、xc、ya、yb、yc分别为桩对中各桩上点坐标值;λi(i=1,2,3,4)σj(j=1,2,3,4)分别为方桩桩对中各桩几何参数变量(例如形状参数)。
若为圆桩与方桩距离计算,约束条件为盒约束及非线性约束的混合约束,目标函数D由公式(3)、(6)、(7)求得:
公式(10)中,D为目标函数值;gra为梯度函数值;xa、xb、xc、ya、yb、yc分别为桩对中各桩上点坐标值;λi(i=1,2,3,4)为桩对中方桩形状参数变量;u,v为桩对中圆桩几何参数变量(例如形状参数)。
步骤E:采用求解约束非线性规划问题的序列二次规划Sequential QuadraticProgramming(SQP)算法或盒约束拟牛顿法Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno-Bounded(BFGS-B)算法对上述非线性规划模型进行求解,得到两桩之间最小距离及对应位置;
步骤E1:若所计算的桩对中存在方桩,则步骤D中的非线性规划模型中存在非线性等式约束,采用序列二次规划Sequential Quadratic Programming(SQP)算法;
步骤E2:若所计算的桩对均为圆柱,则采用盒约束拟牛顿法Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno-Bounded(BFGS-B)算法;
步骤E3:对步骤D中非线性规划模型进行求解,得到两桩之间最小距离及最小值对应位置,并记录此时桩号和出现时间,进行预警。
通过以上步骤,即可实现对海上沉桩施工过程的三维碰撞智能检测及预警。
下面我们将借助一个工程实例对本方法进行验证,整个数学建模过程是通过C#语言及其MathNet数学包实现:
根据某工程状况,整理该工程打桩前设计数据如表一所示。
表一
基于本方法所述的一种海上沉桩施工过程碰撞智能检测及预警方法,通过建立非线性规划模型的方法对247组桩的设计数据进行计算,共计算246*247=60762次,桩对间最小距离为30.85cm,出现在桩号33与桩号66之间。测试的硬件环境为Windows10操作系统,CPU主频为3.20GHz,内存为16GB,247组数据的3次计算时间分别为6979.33ms、7038.21ms、6869.62ms,平均一组桩对的单次碰撞计算的时间为0.11ms,计算速度满足沉桩施工过程实时碰撞监测及预警的需要。
以上所述的具体实施例,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施例而已,并不用于限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种海上沉桩施工过程碰撞的预警方法,包括:
(1)获取打桩过程中桩的实时数据,对所述实时数据进行处理,得到桩参数;
(2)根据桩参数对桩体进行预判断,根据预判断结果筛选出可能发生碰撞的桩对;
(3)对筛选出的可能发生碰撞的桩对建立桩体的三维空间方程;
(4)根据所述三维空间方程构建桩对之间的距离函数,建立非线性规划模型;
(5)求解所述非线性规划模型,获得可能发生碰撞的桩对之间的最小距离;
(6)若所述可能发生碰撞的桩对之间的最小距离小于预设安全距离,则发出碰撞预警。
2.根据权利要求1所述的预警方法,其特征在于,
步骤(1)中对所述实时数据进行处理的步骤中所述处理方式包括坐标转换;
其中,所述处理方式选自二次旋转方法、四参数法以及大旋转角三维坐标转换方法中的任一种;
步骤(1)中所述桩参数包括:桩的桩顶工程坐标、桩倾向、桩倾角、桩型、桩长、桩宽和桩半径。
3.根据权利要求1所述的预警方法,其特征在于,
步骤(2)中根据所述桩参数对桩体进行预判断步骤,具体包括:
当预判断桩型是圆桩时,根据圆桩桩对轴线的距离dz判断圆桩桩对轴线是否平行;
其中,当圆桩桩对轴线平行时,圆桩桩对轴线的距离与圆桩桩对半径和之间的差值为距离的确定解,不需进行后续计算流程;
其中,当圆桩桩对轴线不平行时,计算所述圆桩桩对轴线间距离与圆桩桩对半径和之间的差值,所述差值作为所述圆桩桩对是否可能发生碰撞的预判断距离dpre,当预判断距离dpre小于预设安全距离时,预判断的结果为所述圆桩桩对可能发生碰撞;
当预判断桩型是方桩时,计算所述方桩桩对是否可能发生碰撞的预判断距离dpre,当预判断距离dpre小于预设安全距离时,预判断的结果为所述方桩桩对可能发生碰撞。
4.根据权利要求3所述的预警方法,其特征在于,
所述圆桩桩轴线间的距离dz的计算方法包括向量方法;
所述圆桩桩对预判断距离dpre的算法包括空间几何算法;
所述方桩桩对预判断距离dpre的算法包括方向包围盒算法。
5.根据权利要求1所述的预警方法,其特征在于,
步骤(3)中,当所述可能发生碰撞的桩对中的桩是方桩时,采用所述可能发生碰撞的方桩的三维空间顶点坐标的凸包表示桩体的三维空间方程;
步骤(3)中,当所述可能发生碰撞的桩对中的桩是圆桩时,采用以空间圆参数方程和轴线方程推导出的任意方向空间柱面的参数方程表示桩体的三维空间方程。
6.根据权利要求5所述的预警方法,其特征在于,
当所述可能发生碰撞的桩对中的桩是圆桩时,需要根据桩轴线是否垂直于水平面,将所述桩分为直桩或斜桩,建立不同的桩体的三维空间方程;
其中,桩轴线垂直于水平面的桩为直桩,桩轴线不垂直于水平面的桩为斜桩。
7.根据权利要求1所述的预警方法,其特征在于,
步骤(4)中所述距离函数采用两点之间距离公式表示,距离公式的自变量由步骤(3)中桩体的三维空间方程表示;
步骤(4)中所述非线性规划模型包括三个部分:梯度函数、目标函数和约束条件;
其中,所述梯度函数由对所述桩对之间距离函数中各个变量一阶偏导数求解得到;
其中,所述目标函数由对所述桩对之间距离函数最小化得到;
其中,所述约束条件包括步骤(3)中所述桩体的三维空间方程自变量的取值范围。
8.根据权利要求5所述的预警方法,其特征在于,
在所述非线性规划模型中,当所述可能发生碰撞的桩对是圆桩和圆桩时,所述约束条件为变量范围盒约束;
在所述非线性规划模型中,当所述可能发生碰撞的桩对是方桩和方桩时,所述约束条件为非线性约束;
在所述非线性规划模型中,当所述可能发生碰撞的桩对是圆桩和方桩时,所述约束条件为盒约束及非线性约束的混合约束。
9.根据权利要求1所述的预警方法,其特征在于,
步骤(5)中求解所述非线性规划模型的方法包括:序列二次规划算法或盒约束拟牛顿法算法;
其中,当所述非线性规划模型中的桩对是圆桩和圆桩时,采用盒约束拟牛顿法算法求解所述非线性规划模型;
其中,当所述非线性规划模型中的桩对是圆桩和方桩,或方桩和方桩时,采用序列二次规划算法求解所述非线性规划模型。
10.根据权利要求1所述的预警方法,其特征在于,
步骤(6)中程序记录所述可能发生碰撞的桩对之间最小距离及桩的桩顶工程坐标。
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