城墙监测系统与状态评估技术

核心问题

故宫西城墙作为具有重要历史和文化价值的古建筑，长期面临多种病害的威胁，其结构安全成为亟需解决的关键问题。特别是墙体结构的应力状态，直接关系到城墙的稳定性和耐久性。然而，由于墙体结构的复杂性和监测环境的限制，传统方法难以有效、准确地获取墙体内部的应力信息。此外，监测系统在实际运行中常受到电力故障、网络异常、电磁干扰等因素的影响，导致监测数据出现异常，进一步增加了评估墙体结构状态的难度。

解决方案

为解决上述问题，研发了城墙监测系统与状态评估技术。该系统在故宫西城墙的K480和K530两个测区布置了28个传感器，这些传感器能够实时监测丁砖的应变、假丁砖裂缝以及墙体温度等关键参数。通过长期、连续的数据采集，为墙体结构的健康监测提供了坚实的基础。 针对监测系统中产生的异常数据问题，采用了深度学习神经网络进行数据修复。该技术利用神经网络强大的学习和泛化能力，对异常数据进行智能识别和处理，从而恢复数据的真实性和完整性。修复后的数据呈现出了规律的日变化，有效提高了监测数据的可靠性和准确性。 在获取准确监测数据的基础上，进行了状态评估。通过对丁砖应变、假丁砖裂缝以及墙体温度等参数的综合分析，判断丁砖处于弹性状态，无塑性变形，应力水平较低；假丁砖裂缝具有可恢复性，裂缝几乎没有发展。这些评估结果表明，城墙在修缮和加固后处于正常、安全的运行状态。

竞争优势

城墙监测系统与状态评估技术具有显著的竞争优势和创新性。首先，该技术通过实时监测墙体结构的应力状态，为古建筑的保护和修缮提供了科学依据，有效提高了保护工作的针对性和实效性。其次，采用深度学习神经网络进行数据修复，解决了监测系统中数据异常的问题，提高了数据的可靠性和准确性。此外，该技术还具有操作简便、成本低廉等优点，易于在古建筑保护领域推广和应用。 与传统方法相比，城墙监测系统与状态评估技术不仅提高了监测的准确性和效率，还实现了对墙体结构状态的动态评估，为古建筑的保护和管理工作提供了有力支持。因此，该技术具有广阔的应用前景和重要的推广价值。