Determination of Deformation of Construction Using Parametric Modeling-kalman Filter Application and Non Parametric Modeling-time Series Application

Abstract

Abstract: Deformation is a process that is formed from numerous subjective and objective reasons, caused by both environment and climate change. The continuous and abnormal behavior of the environment along with the internal stress generated in the building itself leads to destructive deformation. Deformation analysis, therefore, requires a systematic model for identifying and predicting impact on the safety of the building. This paper discusses the deformation models, estimation methods and evaluate the deformation of the buildings by two different reasons in Van Quan urban area, Hanoi City. Bothparameter modeling (Kalman filter application for known structures), and non-parametric modeling (application of time series for unknown soft ground) are applied with the theory of system identification of Heunecke and Welsch.

Keywords: Deformation, parametric and non-parametric modeling, Kalman filter, time series.

References

Tài liệu tham khảo

• [1] Grewal, Mohinder S, Angus P. Andrews. Kalman filtering : theory and practice using MATLAB. Published by John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey, 2008.


• [2] George E.P. Box, Gwilym M. Jenkins, Gregory C. Reinsel. 4th ed. Time series analysis: forecasting and control. Published by John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey, Canada, 2008.


• [3] Walter M.Welsch, Otto Heunecke, Models and Terminology for the Analysis of Geodetic Monitoring Observations,Official Report of the Ad-Hoc Committee of FIG Working Group 6.1,2001.


• [4] Phan Văn Hiến (Chủ biên), Đinh Xuân Vinh, Phạm Quốc Khánh, Tạ Thanh Loan, Lưu Anh Tuấn, Lý thuyết sai số và Bình sai trắc địa. Nhà xuất bản Xây dựng,2017.


• [5] Cankut D. Ince and Muhammed Sahin, Real-time deformation monitoring with GPS and Kalman Filter, Istanbul Technical University, Faculty of Civil Engineering, Department of Geodesy and Photogrammetry, 80620 Maslak, Istanbul,
  Turkey,


• [6] Antti Lange, Optimal Kalman Filtering for ultra-reliable Tracking, Proceedings of the Symposium “Atmospheric Remote Sensing using Satellite Navigation Systems”Matera, Italy, 13-15
  October 2003.


• [7] Lihua Li, Heiner Kuhlmann, Detection of deformations and outliers in real-time GPS measurements by Kalman filter model with shaping filter, 13^th FIG, 4^th IAC,


• [8] Yam Khoon Tor. Application of Kalman Filter in Real-Time Deformation Monitoring using Surveying Robot. Surveying - Civil Engineering Research,


• [9] Phan Văn Hiến, Đinh Xuân Vinh, Ứng dụng lọc Kalman trong phân tích biến dạng.Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất, số 31 (7-2010).


• Đinh Xuân Vinh (Chủ biên), Phan Văn Hiến, Nguyễn Bá Dũng, Lý thuyết và phương pháp phân tích biến dạng. Nhà xuất bản Tài nguyên-Môi trường và Bản đồ Việt Nam, Hà Nội,


• Fernando Sansò and Antonio J. Gil, Geodetic Deformation Monitoring: From Geophysical to Engineering Roles.IAG Symposium, Vol. 131, Jaén, Spain. Springer, 2005.


• Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc. Thống kê ứng dụng trong kinh tế xã hội. Nhà xuất bản Thống kê, Hà Nội,


• Nguyễn Cao Văn, Trần Thái Ninh, Giáo trình lý thuyết xác suất thống kê toán. Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội, 1996.


• Lê Khánh Luận, Nguyễn Thanh Sơn, Lý thuyết xác suất thống kê. Nhà xuất bản Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh, 2013.


• Søren Bisgaard, Murat Kulahci, Time series analysis and forecasting by example. Published by John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey, Canada,


• Đinh Xuân Vinh (Chủ nhiệm), Lê Thị Nhung, Nguyễn Văn Quang.Nghiên cứu ứng dụng phương pháp Chuỗi thời gian (Time Series) xây dựng Mô hình toán học dự báo chuyển dịch của các điểm khống chế trắc địa,Báo cáo đề tài Nghiên cứu khoa học cấp cơ sởTrường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội,mã số 13.01.14.O.02, 2014.