一种基桩竖向抗压静载荷试验系统的制作方法

本发明涉及基桩检测，具体为一种基桩竖向抗压静载荷试验系统。

背景技术：

1、基桩竖向抗压静载荷试验是确定单桩极限承载力、验证桩基设计参数的核心手段，其试验结果的准确性直接关系到建筑结构安全。在采用反力锚杆装置的分级加载试验中，各反力锚杆的受力均衡性是保证荷载垂直、均匀传递至基桩的关键前提。若试验过程中各锚杆拉力差异过大，会导致加载偏斜、桩顶受力不均，甚至引发锚杆失效或试验中断，严重影响承载力判定的可靠性。

2、在现有技术中，公开号为cn118428741a的专利公开了一种适应于特殊操作和应急操作的智能防误处理方法，该技术通过将若干个时间段内不同类型传感器获取到的监测数据进行多模态数据融合，确定每个时间段内监测数据的权重赋值计算数据融合异常指数，判断传感器和控制器在电磁干扰环境下的通信状态的稳定性；通过模糊逻辑对数据融合异常指数和通信状态的稳定性进行综合分析，评估智能防误系统运行的风险性，并对不同的风险等级进行相应的预警处理。

3、但上述现有技术中，该试验系统在分级加载过程中仅依赖固定阈值判断反力锚杆组的受力状态，无法实时计算拉力不均匀度并依据锚杆总数和岩体质量动态调整判定阈值，导致受力均衡异常时难以及时发现；且未对各锚杆的拉力偏差随荷载级数变化的演化趋势进行量化分析，不能构建偏差趋势序列并计算趋势强度系数，因而无法提前识别单根锚杆的恶化倾向；此外，其缺乏分级预警输出功能，操作人员无法获得明确的偏差恶化等级信号，容易错过最佳干预时机，影响了试验的安全性和数据准确性。

4、在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基桩竖向抗压静载荷试验系统，以解决上述背景技术中提出的问题。本发明通过反力锚杆数据采集模块实时获取各锚杆拉力数据并预处理；通过受力均衡判定模块计算拉力不均匀度并与动态不均匀度阈值比较，准确判定受力状态是否正常；当受力均衡正常时，通过偏差趋势序列构建模块计算各锚杆的平均偏差率并形成趋势序列，再经分级预警输出模块计算趋势强度系数，自动判定偏差恶化程度并生成相应预警信号。本发明实现了试验过程的在线评估与分级预警，提升了试验安全性、数据可靠性及自动化水平。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种基桩竖向抗压静载荷试验系统，包括以下功能模块：

4、反力锚杆数据采集模块：获取布设于基桩周围的反力锚杆组的总根数以及试验场地的地下岩体质量等级，在基桩竖向抗压静载荷试验的分级加载过程中，以固定的时间间隔采集反力锚杆组各自的拉力数据，并对采集的拉力数据进行预处理；

5、受力均衡判定模块：基于预处理后的反力锚杆组各自的拉力数据，计算反力锚杆组的拉力不均匀度，并基于基桩周围的反力锚杆组的总根数以及试验场地的地下岩体质量等级，计算动态不均匀度阈值，将反力锚杆组的拉力不均匀度与动态不均匀度阈值进行比较，并根据比较结果，判定基桩竖向抗压静载荷试验的分级加载过程中反力锚杆组的受力均衡状态是否正常；

6、偏差趋势序列构建模块：当判定反力锚杆组的受力均衡状态正常时，执行下一级荷载级数的施加，重复执行加载过程，在每一级荷载级数加载完成且沉降达到稳定后，基于预处理后的反力锚杆组各自的拉力数据，计算每根反力锚杆在每一级荷载级数下的平均偏差率，并基于每根反力锚杆在每一级荷载级数下的平均偏差率，构建各反力锚杆的偏差趋势序列；

7、分级预警输出模块：基于各反力锚杆的偏差趋势序列，计算每根反力锚杆的趋势强度系数，并基于每根反力锚杆的趋势强度系数，判定各反力锚杆的偏差趋势状态，并生成相应的分级预警。

8、进一步的，所述对采集的拉力数据进行预处理，所依据的方法为：

9、所述预处理包括数据清洗与数据平滑滤波处理；

10、所述数据清洗包括异常值与缺失值的处理，采用统计法识别各反力锚杆的拉力数据中的异常值，删除各反力锚杆的拉力数据中的异常值，并采用线性插值法对各反力锚杆的拉力数据中的缺失值进行填补。

11、进一步的，所述数据平滑滤波处理的方法为：

12、以固定的时间间隔对应的采样时刻为基准时间点，构成等间距的基准时间轴，将数据清洗后的各反力锚杆的拉力数据依据各自原始时间戳与所述基准时间轴进行匹配，分别构建每根反力锚杆的拉力数据时间序列，针对每根反力锚杆的拉力数据时间序列，采用长度为m的单侧滑动窗口进行中值滤波，所述单侧滑动窗口由当前采样时刻的拉力数据以及之前m-1个采样时刻的拉力数据构成，其中，m为单侧滑动窗口内拉力数据的总个数，m为预设的奇数，且m≥3。

13、进一步的，所述计算反力锚杆组的拉力不均匀度，所依据的公式为：

14、

15、其中，为反力锚杆组的拉力不均匀度；

16、为预处理后第根反力锚杆的拉力数据；

17、为反力锚杆组的总根数；

18、为所有反力锚杆的拉力数据中的最大值；

19、为所有反力锚杆的拉力数据中的最小值。

20、进一步的，所述计算动态不均匀度阈值，所依据的公式为：

21、

22、其中，为动态不均匀度阈值；

23、为预设的不均匀度基准阈值；

24、为预设的基准反力锚杆根数；

25、为岩体质量修正系数，所述岩体质量修正系数为依据岩体质量等级采用直接映射法进行确定。

26、进一步的，所述判定基桩竖向抗压静载荷试验的分级加载过程中反力锚杆组的受力均衡状态是否正常，判定逻辑为：

27、当＞且持续时长超过时，判定基桩竖向抗压静载荷试验的分级加载过程中反力锚杆组的受力均衡状态异常；

28、当≤，或＞但持续时长未超过时，判定基桩竖向抗压静载荷试验的分级加载过程中反力锚杆组的受力均衡状态正常；

29、其中，为预设的异常持续时间阈值。

30、进一步的，所述计算每根反力锚杆在当前荷载级数下的平均偏差率，所依据的公式为：

31、

32、为第根反力锚杆在第级荷载级数下的平均偏差率；

33、为预处理后第根反力锚杆在第级荷载级数下的拉力数据；

34、为所有反力锚杆在第级荷载级数下的平均拉力，的计算公式为：。

35、进一步的，所述构建各反力锚杆的偏差趋势序列的方法为：

36、针对每根反力锚杆，截取反力锚杆在最近连续l级荷载级数下所对应的平均偏差率，按荷载级数由小到大排列，作为此反力锚杆的偏差趋势序列；

37、其中，l为预设的正整数，且l≥3。

38、进一步的，所述计算每根反力锚杆的趋势强度系数，所依据的公式为：

39、

40、其中，为第根反力锚杆的趋势强度系数；

41、为第根反力锚杆的偏差趋势序列中第个平均偏差率；

42、为第根反力锚杆的偏差趋势序列中第个平均偏差率。

43、进一步的，所述判定各反力锚杆的偏差趋势状态，判定逻辑为：

44、当≥时，判定第根反力锚杆的偏差趋势状态为严重恶化，生成紧急预警信号；

45、当≤＜时，判定第根反力锚杆的偏差趋势状态为轻度恶化，生成关注预警信号；

46、当＜时，判定第根反力锚杆的偏差趋势状态为无显著恶化；

47、其中，为预设的严重恶化阈值，为预设的轻度恶化阈值，且1≥＞≥0。

48、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

49、本发明通过反力锚杆数据采集模块实时获取各锚杆的拉力数据，结合受力均衡判定模块计算拉力不均匀度并与动态不均匀度阈值比较，能够有效监测分级加载过程中反力锚杆组的受力均衡状态，及时发现异常并避免因受力不均导致试验偏斜或破坏，提高试验的安全性和可靠性；当受力均衡状态正常时，进一步构建各反力锚杆的偏差趋势序列并计算趋势强度系数，实现对锚杆受力偏差演化趋势的量化分析，通过分级预警输出模块根据趋势强度系数自动判定偏差恶化程度并生成相应预警信号，能够提前识别单根锚杆的潜在失效风险，为试验操作人员提供明确的分级决策支持；同时，该系统融合了岩体质量等级、锚杆总数等现场参数，动态调整判定阈值，适应不同地质条件和试验布置，增强了系统的自适应能力和普适性；整体上，本发明实现了基桩竖向抗压静载荷试验过程中受力均衡性的实时在线评估与趋势预警，提升了试验数据的真实性和完整性，降低了人为误判风险，保障了试验过程的平稳推进和基桩承载力的准确测定。