Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Archives of Civil Engineering

1 2024

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: deformacja obiektu hydrotechnicznego

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Determining the trend of geometrical changes of a hydrotechnical object based on data in the form of LiDAR point clouds

Kowalska Maria Elżbieta, Zaczek-Peplinska Janina, Piasta Łukasz

Archives of Civil Engineering

2024

Vol. 70, nr 1

305--323

Monitoring the technical condition of hydrotechnical facilities is crucial for ensuring their safe usage. This process typically involves tracking environmental variables (e.g., concrete damming levels, temperatures, piezometer readings) as well as geometric and physical variables (deformation, cracking, filtration, pore pressure, etc.), whose long-term trends provide valuable information for facility managers. Research on the methods of analyzing geodetic monitoring data (manual and automatic) and sensor data is vital for assessing the technical condition and safety of facilities, particularly when utilizing new measurement technologies. Emerging technologies for obtaining data on the changes in the surface of objects employ laser scanning techniques (such as LiDAR, Light Detection, and Ranging) from various heights: terrestrial, unmanned aerial vehicles (UAVs, drones), and satellites using sensors that record geospatial and multispectral data. This article introduces an algorithm to determine geometric change trends using terrestrial laser scanning data for both concrete and earth surfaces. In the consecutive steps of the algorithm, normal vectors were utilized to analyze changes, calculate local surface deflection angles, and determine object alterations. These normal vectors were derived by fitting local planes to the point cloud using the least squares method. In most applications, surface strain and deformation analyses based on laser scanning point clouds primarily involve direct comparisons using the Cloud to Cloud (C2C) method, resulting in complex, difficult-to-interpret deformation maps. In contrast, preliminary trend analysis using local normal vectors allows for rapid threat detection. This approach significantly reduces calculations, with detailed point cloud interpretation commencing only after detecting a change on the object indicated by normal vectors in the form of an increasing deflection trend. Referred to as the cluster algorithm by the authors of this paper, this method can be applied to monitor both concrete and earth objects, with examples of analyses for different object types presented in the article.

Monitorowanie stanu technicznego obiektów hydrotechnicznych stanowi kluczowe zadanie dla zapewnienia bezpieczeństwa ich użytkowania. Obejmuje ono zwykle zmienne środowiskowe (np. poziom piętrzenie i temperaturę betonu, wskazania piezometrów) oraz zmienne geometryczne i fizyczne (odkształcenie, pękanie, filtracja, ciśnienie porowe itp.). Wyniki monitoringu mogą być prezentowane w postaci wieloletnich trendów tych zmiennych w czasie, dzięki czemu stanowią ważną informację dla zarządców obiektów. Badania nad metodami analizy danych z monitoringu geodezyjnego (manualnego i automatycznego) oraz danych z czujników są ważne w kontekście oceny stanu technicznego i bezpieczeństwa obiektów, szczególnie w przypadku danych rejestrowanych z wykorzystaniem nowych technologii pomiarowych. Nowymi technologiami pozyskiwania danych o zmianach powierzchni obiektów są techniki wykorzystujące skanowanie laserowe (LiDAR) z różnych pułapów: naziemne, z pokładów powietrznych statków bezzałogowych (UAV, dronów), satelitarne wykorzystujące sensory rejestrujące dane geoprzestrzenne i wielospektralne. W artykule zaprezentowano algorytm pozwalający na wyznaczanie trendu zmian geometrycznych w oparciu o dane z naziemnego skaningu laserowego zarówno dla powierzchni obiektów betonowych jak i ziemnych. W pracach nad opracowaniem kolejnych kroków postępowania wykorzystano wektory normalne do analizy występowania zmian oraz obliczenia lokalnych kątów nachylenia powierzchni i zmian obiektu. Wektory normalne uzyskiwano poprzez wpasowanie lokalnych płaszczyzna metodą najmniejszych kwadratów w chmurę punktów. W większości zastosowań analizy odkształceń i deformacji powierzchni wykonywane w oparciu o chmury punktów ze skanowania laserowego sprowadzają się do bezpośredniego porównywania metodą Cloud to Cloud (C2C) i generowania trudnych do interpretacji, rozległych map deformacji. Wstępna analiza trendu zachowania obiektu w oparciu o lokalne wektory normalne pozwala na szybkie wykrywanie ewentualnego zagrożenia. Dzięki temu ogranicza si ę znacząco ilość obliczeń, a w przypadku gdy obiekt nie wykazuje zmian, szczegółowe interpretacje chmur punktów rozpoczyna się dopiero, po wykryciu zmiany na obiekcie wskazanej przez wektory normalne w postaci narastającego trendu wychylenia. Takie podejście może być stosowane zarówno do monitorowania obiektów betonowych jak i ziemnych, przykłady analizy dla różnych typów obiektów zaprezentowano w artykule.