一种用于单桩竖向静载试验的监控平台

技术领域

本发明涉及荷载实验技术领域，特别涉及一种用于单桩竖向静载试验的监控平台。

背景技术

单桩竖向静载试验是指将竖向荷载均匀的传至建筑物基桩上，通过实测单桩在不同荷载作用下的桩顶沉降，得到静载试验的Q-S曲线及S-lg(t)等辅助曲线，然后根据曲线推求单桩竖向抗压承载力特征值等参数。其中，试验加荷(荷)方式一般采用慢速维持荷载法逐级加荷(荷)，每级荷载达到相对稳定后加下一级荷载，直到试桩破坏，然后分级卸荷(荷)到零。

但是，在分级加荷和卸荷的过程中需要沉降量达到相对稳定时再进行下一级别的加荷(荷)操作，一般在实际操作过程中需要在每次加荷(荷)之前进行沉降量的观测分析，因此导致单桩竖向静载试验全程都需人为实时监测参与，且单桩竖向静载试验的持续周期较长，会耗费大量人力成本，因此，需要一种可基于最新获得的沉降观测数据自动调整加荷持续时间和对被试验的单桩施加下一级别的荷载力的开始时间。

因此，本发明提出一种用于单桩竖向静载试验的监控平台。

发明内容

本发明提供一种用于单桩竖向静载试验的监控平台，用以基于待试验当装的原始数据生成个性化预估加荷线程，并可基于初始个性化预估加荷线程对待试验单桩进行自动分级施加荷载并监测待试验单桩的沉降量，基于试验过程中获得的沉降观测数据自动调整个性化预估加荷线程，进而实现对待试验单桩的每级加荷过程的加荷持续时间和施加下一级别的荷载力的开始时间的自动调整，提高了单桩竖向静载试验的智能化程度和效率以及准确度。

本发明提供一种用于单桩竖向静载试验的监控平台，包括：

流程生成模块，用于基于待试验单桩的原始数据生成待试验单桩的初始个性化预估加荷线程；

荷载施加模块，用于基于初始个性化预估加荷线程对待试验单桩进行分级施加荷载；

沉降监测模块，用于在分级施加荷载的同时，基于初始个性化预估加荷线程检测出待试验单桩的第一实时沉降量，获得对应次加荷过程的沉降量观测数据；

数据整理模块，用于基于沉降量观测数据调整初始个性化预估加荷线程，得到修正个性化预估加荷线程，并发送至荷载施加模块和沉降监测模块进行迭代处理，直至确定出单桩竖向抗压承载力特征值。

优选的，流程生成模块，包括：

极限确定单元，用于基于待试验单桩的原始数据中的试验要求，确定出待试验单桩的预估极限荷载；

加荷确定单元，用于基于预估极限荷载和预设每级加荷比例，确定出预估加荷总次数和每次加荷过程的预估加荷值；

线程生成单元，用于基于每次加荷过程的沉降观测总周期和沉降观测间隔时间序列，生成每次加荷过程的沉降观测线程；

最终生成单元，用于基于预设加荷总次数的加荷过程的沉降观测线程和预估加荷值，获得待试验单桩的初始个性化预估加荷线程。

优选的，最终生成单元，包括：

线程连接子单元，用于将预设加荷总次数的加荷过程的沉降观测线程连接，获得总沉降观测线程；

加荷标记子单元，用于将每级加荷值标记于总沉降观测线程中的对应过程对应的子线程，获得待试验单桩的初始个性化预估加荷线程。

优选的，荷载施加模块，包括：

单次确定单元，用于基于初始个性化预估加荷线程确定出每次加荷过程的沉降观测总周期和预估加荷值；

数据确定单元，用于将预估加荷值作为在对应次加荷过程中对待试验单桩的施加荷载值，将沉降观测总周期作为在对应次加荷过程中对待试验单桩施加对应施加荷载值的加荷持续时间；

分级加荷单元，用于基于初始个性化预估加荷线程中每次加荷过程的施加荷载值和加荷持续时间，对待试验单桩进行分级施加荷载。

优选的，沉降监测模块，包括：

线程确定单元，用于基于初始个性化预估加荷线程确定出每次加荷过程的沉降观测线程；

时刻确定单元，用于基于沉降观测线程中的沉降观测间隔时间序列，确定出对应次加荷过程中的所有沉降观测时刻；

沉降观测单元，用于依次检测出待试验单桩在所有沉降观测时刻的第一实时沉降量，获得对应次加荷过程的沉降量观测数据。

优选的，数据整理模块，包括：

曲线确定单元，用于基于初始个性化预估加荷线程确定出分级施加荷载曲线和第一实时沉降量曲线；

数据提取单元，用于将分级施加荷载曲线和第一实时沉降量曲线对齐获得对齐曲线组合，在对齐曲线组合中提取出对齐数据；

曲线拟合单元，用于基于对齐数据实时拟合出第一Q-S曲线和第一S-lg(t)曲线；

结果确定单元，用于基于第一Q-S曲线和第一S-lg(t)曲线调整初始个性化预估加荷线程，得到修正个性化预估加荷线程，并发送至荷载施加模块和沉降监测模块进行迭代处理，直至确定出单桩竖向抗压承载力特征值。

优选的，结果确定单元，包括：

流程生成子单元，用于基于最新获得的第一Q-S曲线和第一S-lg(t)曲线调整初始个性化预估加荷线程，得到修正个性化预估加荷线程，并发送至荷载施加模块和沉降监测模块进行迭代处理，直至最新获得的第一Q-S曲线和第一S-lg(t)曲线出现加荷停止表征特征时，则基于当前的个性化预估加荷线程生成个性化卸荷流程；

分级卸荷子单元，用于基于个性化卸荷流程对待试验单桩进行分级卸荷，并记录分级卸荷数据和待试验单桩的第二实时沉降量；

曲线拟合子单元，用于基于分级卸荷数据和第二实时沉降量拟合出第二Q-S曲线和第二S-lg(t)曲线；

极限确定子单元，用于基于第一Q-S曲线和第一S-lg(t)曲线以及第二Q-S曲线和第二S-lg(t)曲线，确定出待试验单桩的单桩竖向抗压承载力特征值。

优选的，极限确定子单元，包括：

曲线连接端，用于将第一Q-S曲线和第二Q-S曲线进行连接获得总Q-S曲线，将第一S-lg(t)曲线和第二S-lg(t)曲线进行连接获得总S-lg(t)曲线；

曲线划分端，用于基于多次加荷过程将总S-lg(t)曲线划分为多个S-lg(t)曲线段，将所有S-lg(t)曲线段进行起点对齐，获得S-lg(t)对齐曲线段组合；

极限确定端，用于基于S-lg(t)对齐曲线段组合和总Q-S曲线以及总S-lg(t)曲线，确定出待试验单桩的单桩竖向抗压承载力特征值。

优选的，极限确定端，包括：

曲线评价子端，用于基于S-lg(t)对齐曲线段组合计算出总S-lg(t)曲线的评价值，判断出评价值是否不小于评价阈值，若是，则基于第一极限荷载表征特征在总Q-S曲线中确定出第一极限荷载值，同时，基于第二极限荷载表征特征在总S-lg(t)曲线中确定出第二极限荷载值，否则，发出实验数据偏差提醒信号；

极限确定子端，用于基于第一极限荷载值和第二极限荷载值确定出待试验单桩的单桩竖向抗压承载力特征值。

优选的，极限确定子端基于第一极限荷载值和第二极限荷载值确定出待试验单桩的单桩竖向抗压承载力特征值的方法，包括：

将第一极限荷载值和第二极限荷载值的平均值作为待试验单桩的最终极限荷载值；

将最终极限荷载值和安全系数的商作为待试验单桩的单桩竖向抗压承载力特征值。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明实施例中一种用于单桩竖向静载试验的监控平台示意图；

图2为本发明实施例中一种流程生成模块示意图；

图3为本发明实施例中一种最终生成单元示意图；

图4为本发明实施例中一种荷载施加模块示意图；

图5为本发明实施例中一种沉降监测模块示意图；

图6为本发明实施例中一种数据整理模块示意图；

图7为本发明实施例中一种结果确定单元示意图；

图8为本发明实施例中一种极限确定子单元示意图；

图9为本发明实施例中一种极限确定端示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1：

本发明提供了一种用于单桩竖向静载试验的监控平台，参考图1，包括：

流程生成模块，用于基于待试验单桩的原始数据生成待试验单桩的初始个性化预估加荷线程；

荷载施加模块，用于基于初始个性化预估加荷线程对待试验单桩进行分级施加荷载；

沉降监测模块，用于在分级施加荷载的同时，基于初始个性化预估加荷线程检测出待试验单桩的第一实时沉降量，获得对应次加荷过程的沉降量观测数据；

数据整理模块，用于基于沉降量观测数据调整初始个性化预估加荷线程，得到修正个性化预估加荷线程，并发送至荷载施加模块和沉降监测模块进行迭代处理，直至确定出单桩竖向抗压承载力特征值。

该实施例中，待试验单桩即为被通过单桩竖向静载试验测量出单桩竖向抗压承载力特征值的单桩。

该实施例中，原始数据即为与待试验单桩有关的数据，例如桩长、桩径、以及桩的预估极限承载力值和试验要求(例如判断待试验单桩的单桩竖向抗压承载力特征值是否满足要求等)等。

该实施例中，初始个性化预估加荷线程即为基于待试验单桩的原始数据生成的表征在单桩竖向静载试验过程中对待试验单桩不断加荷的过程的线程。

该实施例中，修正个性化预估加荷线程即为基于最新获得的沉降量观测数据调整后获得个性化预估加荷线程。

该实施例中，第一实时沉降量即为待试验单桩从加荷开始至在个性化预估加荷线程中包含的沉降观测时刻为止的总沉降量。

该实施例中，沉降量观测数据即为包含待试验单桩从对应次加荷过程的开始时刻至对应次加荷过程中的每个沉降观测时刻为止的沉降量的数据。

该实施例中，基于沉降量观测数据调整初始个性化预估加荷线程，得到修正个性化预估加荷线程，即为：

当最新获得的沉降量观测数据达到沉降相对稳定标准时，则判定可对待试验单桩施加下一级荷载，其中，沉降相对稳定标准即为：每小时的沉降不超过0.1mm，并连续出现两次(由1.5h内连续三次观测值计算)，将本次加荷过程的开始时刻至判定可对待试验单桩施加下一级荷载为止的时刻作为加荷过程的最新的沉降观测总周期，基于最新的沉降观测总周期更新加荷过程的沉降观测线程，得到修正个性化预估加荷线程。

该实施例中，发送至荷载施加模块和沉降监测模块进行迭代处理，即为：

令荷载施加模块基于修正个性化预估加荷线程对待试验单桩继续进行分级施加荷载；

令沉降监测模块在分级施加荷载的同时，基于修正个性化预估加荷线程检测出待试验单桩的第一实时沉降量，获得对应次加荷过程的沉降量观测数据；

基于最新获得的沉降量观测数据对修正个性化预估加荷线程继续调整，获得最新的修正个性化预估加荷线程，并继续发送至荷载施加模块和沉降监测模块，直至确定出单桩竖向抗压承载力特征值，进而形成迭代过程。

该实施例中，单桩竖向抗压承载力特征值即为基于最新获得的所有沉降量观测数据拟合出的Q-S曲线和S-lg(t)曲线确定出的由单桩竖向静载试验测定的待试验单桩在竖向方向可以承受的极限荷载力的数值。

以上技术的有益效果为：基于待试验当装的原始数据生成个性化预估加荷线程，并可基于初始个性化预估加荷线程对待试验单桩进行自动分级施加荷载并监测待试验单桩的沉降量，基于试验过程中获得的沉降观测数据自动调整个性化预估加荷线程，进而实现对待试验单桩的每级加荷过程的加荷持续时间和施加下一级别的荷载力的开始时间的自动调整，提高了单桩竖向静载试验的智能化程度和效率以及准确度。

实施例2：

在实施例1的基础上，流程生成模块，参考图2，包括：

极限确定单元，用于基于待试验单桩的原始数据中的试验要求，确定出待试验单桩的预估极限荷载；

加荷确定单元，用于基于预估极限荷载和预设每级加荷比例，确定出预估加荷总次数和每次加荷过程的预估加荷值；

线程生成单元，用于基于每次加荷过程的沉降观测总周期和沉降观测间隔时间序列，生成每次加荷过程的沉降观测线程；

最终生成单元，用于基于预设加荷总次数的加荷过程的沉降观测线程和预估加荷值，获得待试验单桩的初始个性化预估加荷线程。

该实施例中，试验要求即为判断待试验单桩的单桩竖向抗压承载力特征值是否满足要求，即判断待试验单桩的单桩竖向抗压承载力特征值是否大于施工要求的单桩竖向抗压承载力特征阈值(例如200kN)。

该实施例中，基于待试验单桩的原始数据中的试验要求，确定出待试验单桩的预估极限荷载，即为：

将试验要求中的单桩竖向抗压承载力特征阈值作为预估极限荷载。

该实施例中，预设每级加荷比例为1/10至1/15之间，即为预设的每级施加荷载值(荷载力)相对于上一级施加荷载值的增值与预估极限荷载的占比。

该实施例中，预估加荷总次数即为基于预估极限荷载和预设每级加荷比例确定出的单桩竖向静载试验中加荷总次数，预估加荷总次数等于对预估极限荷载和预设每级加荷比例的商向上取整后的数值。

该实施例中，预估加荷值即为每次加荷过程中对待试验单桩施加的荷载值，例如：第一级可以是两倍的预估极限荷载和预设每级加荷比例的乘积，之后每一次(级)加荷过程的预估加荷值都相对于前一次加荷过程的预估加荷值增加了预估极限荷载和预设每级加荷比例的乘积的荷载力。

该实施例中，沉降观测总周期即为对单次加荷过程中待试验单桩的实时沉降量进行观测的总持续时间，也是单次加荷过程中对待试验单桩进行施加荷载的持续时间。

该实施例中，沉降观测间隔时间序列根据预设设定，例如：每级加荷后，隔5、10、15min各测读一次，以后每隔15min读一次，累计一小时后每隔30min读一次，则沉降观测间隔序列为：5min、10min、15min、15min、15min、30min、30min、……。

该实施例中，沉降观测线程即为基于每次加荷过程的沉降观测总周期和沉降观测间隔时间序列生成的表征对应次加荷过程的所有沉降观测时间间隔的线程。

以上技术的有益效果为：实现基于待试验单桩的试验要求确定预估极限荷载，并基于预估极限荷载和预设每级加荷比例确定出预估加荷总次数和每次加荷过程的预估加荷值，并基于每次加荷过程的沉降观测总周期和沉降观测间隔时间序列，生成每次加荷过程的沉降观测线程，进而实现基于预设加荷总次数的加荷过程的沉降观测线程和预估加荷值，获得待试验单桩的个性化预估加荷线程，实现了基于试验要求和试验的初始设定自动生成初始的个性化预估加荷线程。

实施例3：

在实施例2的基础上，最终生成单元，参考图3，包括：

线程连接子单元，用于将预设加荷总次数的加荷过程的沉降观测线程连接，获得总沉降观测线程；

加荷标记子单元，用于将每级加荷值标记于总沉降观测线程中的对应过程对应的子线程，获得待试验单桩的初始个性化预估加荷线程。

该实施例中，总沉降观测线程即为将预设加荷总次数的加荷过程的沉降观测线程连接后获得的线程。

该实施例中，子线程即为总沉降观测线程中每次加荷过程对应的部分线程。

以上技术的有益效果为：将预设加荷总次数的加荷过程的沉降观测线程连接，获得总沉降观测线程，将每级加荷值标记于总沉降观测线程中的对应过程对应的子线程，获得待试验单桩的个性化预估加荷线程，进而自动生成包含每次加荷过程的沉降观测间隔时间和预估加荷值等详尽数据的线程。

实施例4：

在实施例2的基础上，荷载施加模块，参考图4，包括：

单次确定单元，用于基于初始个性化预估加荷线程确定出每次加荷过程的沉降观测总周期和预估加荷值；

数据确定单元，用于将预估加荷值作为在对应次加荷过程中对待试验单桩的施加荷载值，将沉降观测总周期作为在对应次加荷过程中对待试验单桩施加对应施加荷载值的加荷持续时间；

分级加荷单元，用于基于初始个性化预估加荷线程中每次加荷过程的施加荷载值和加荷持续时间，对待试验单桩进行分级施加荷载。

该实施例中，施加荷载值即为在对应次加荷过程中对待试验单桩施加的荷载力(值)。

该实施例中，加荷持续时间即为在对应次加荷过程中对待试验单桩施加对应的施加荷载力的施加持续时间。

以上技术的有益效果为：实现基于自动生成的个性化预估加荷线程对待试验单桩进行自动分级施加荷载，提高了单桩竖向静载试验的智能化程度，减少了人力成本和计算量。

实施例5：

在实施例1的基础上，沉降监测模块，参考图5，包括：

线程确定单元，用于基于初始个性化预估加荷线程确定出每次加荷过程的沉降观测线程；

时刻确定单元，用于基于沉降观测线程中的沉降观测间隔时间序列，确定出对应次加荷过程中的所有沉降观测时刻；

沉降观测单元，用于依次检测出待试验单桩在所有沉降观测时刻的第一实时沉降量，获得对应次加荷过程的沉降量观测数据。

该实施例中，沉降观测时刻分别为从本次加荷过程开始后的第5min、15min、30min、45min、60min、90min、120min、……、1440min(当沉降观测总周期为24小时时)。

以上技术的有益效果为：实现基于初始个性化预估加荷线程确定出每次加荷过程的沉降观测线程，基于沉降观测线程中的沉降观测间隔时间序列，确定出对应次加荷过程中的所有沉降观测时刻，将待试验单桩在所有沉降观测时刻的第一实时沉降量排序汇总后获得对应次加荷过程中的所有沉降量观测数据。

实施例6：

在实施例1的基础上，数据整理模块，参考图6，包括：

曲线确定单元，用于基于初始个性化预估加荷线程确定出分级施加荷载曲线和第一实时沉降量曲线；

数据提取单元，用于将分级施加荷载曲线和第一实时沉降量曲线对齐获得对齐曲线组合，在对齐曲线组合中提取出对齐数据；

曲线拟合单元，用于基于对齐数据实时拟合出第一Q-S曲线和第一S-lg(t)曲线；

结果确定单元，用于基于第一Q-S曲线和第一S-lg(t)曲线调整初始个性化预估加荷线程，得到修正个性化预估加荷线程，并发送至荷载施加模块和沉降监测模块进行迭代处理，直至确定出单桩竖向抗压承载力特征值。

该实施例中，分级施加荷载曲线即为包含单桩竖向静载试验中每次加荷过程的预估加荷值和加荷持续时间的曲线，即为将每次加荷过程中的预估加荷值作为分级施加荷载曲线在对应加荷持续时间内的幅值，进而获得的曲线。

该实施例中，第一实时沉降量曲线即为由在单桩竖向静载试验中依次获得的第一实时沉降量按照时序排序并拟合出的曲线。

该实施例中，对齐曲线组合即为将分级施加荷载曲线和第一实时沉降量曲线对齐后获得的曲线组合。

该实施例中，对齐数据即为在对齐曲线组合中提取出的每个第一实时沉降量对应的对待试验单桩施加的荷载值，将每个第一实时沉降量对应的荷载值作为一组对齐数据，进而获得多组对齐数据。

该实施例中，第一Q-S曲线即为待试验单桩在被加荷过程中实时获得的Q-S曲线，即为将对齐数据中的第一实时沉降量作为纵坐标(即Q-S曲线中的S轴)、将对齐数据中的荷载值作为横坐标(即Q-S曲线中的Q轴)后确定出的多个点，基于确定出对齐数据的顺序将多个点进行排序拟合后获得的曲线。

该实施例中，第一S-lg(t)曲线即为待试验单桩在被加荷过程中实时获得的S-lg(t)曲线，即为将对齐数据中的第一实时沉降量作为纵坐标、将获取第一实时沉降量的时刻t的lg(t)值作为横坐标后确定出的多个点，基于确定出对齐数据的顺序将多个点进行排序拟合后获得的曲线。

以上技术的有益效果为：实现在基于个性化预估加荷线程确定出的分级施加荷载曲线和第一实时沉降量曲线提取出对齐数据，并基于对齐数据拟合出待试验单桩在被加荷过程中的Q-S曲线和S-lg(t)曲线，并进一步基于第一Q-S曲线和第一S-lg(t)曲线调整当前的个性化预估加荷线程，直至确定出单桩竖向抗压承载力特征值，实现了自动调整个性化预估加荷线程，进而实现对待试验单桩的每级加荷过程的加荷持续时间和施加下一级别的荷载力的开始时间的自动调整，提高了单桩竖向静载试验的智能化程度和效率以及准确度。

实施例7：

在实施例6的基础上，结果确定单元，参考图7，包括：

流程生成子单元，用于基于最新获得的第一Q-S曲线和第一S-lg(t)曲线调整初始个性化预估加荷线程，得到修正个性化预估加荷线程，并发送至荷载施加模块和沉降监测模块进行迭代处理，直至最新获得的第一Q-S曲线和第一S-lg(t)曲线出现加荷停止表征特征时，则基于当前的个性化预估加荷线程生成个性化卸荷流程；

分级卸荷子单元，用于基于个性化卸荷流程对待试验单桩进行分级卸荷，并记录分级卸荷数据和待试验单桩的第二实时沉降量；

曲线拟合子单元，用于基于分级卸荷数据和第二实时沉降量拟合出第二Q-S曲线和第二S-lg(t)曲线；

极限确定子单元，用于基于第一Q-S曲线和第一S-lg(t)曲线以及第二Q-S曲线和第二S-lg(t)曲线，确定出待试验单桩的单桩竖向抗压承载力特征值。

该实施例中，基于最新获得的第一Q-S曲线和第一S-lg(t)曲线调整个性化预估加荷线程即为：

当最新获得的最新获得的第一Q-S曲线和第一S-lg(t)曲线中显示待试验单桩的沉降量达到沉降相对稳定标准时，则判定可对待试验单桩施加下一级荷载，其中，沉降相对稳定标准即为：每小时的沉降不超过0.1mm，并连续出现两次(由1.5h内连续三次观测值计算)，将本次加荷过程的开始时刻至判定可对待试验单桩施加下一级荷载为止的时刻作为加荷过程的最新的沉降观测总周期，基于最新的沉降观测总周期更新加荷过程的沉降观测线程，基于更新后的加荷过程的沉降观测线程获得调整后的个性化预估加荷线程，进而实现对当前的个性化预估加荷线程的调整。

该实施例中，最新获得的第一Q-S曲线和第一S-lg(t)曲线出现加荷停止表征特征即为：最新获得的第一Q-S曲线和第一S-lg(t)曲线中显示本次加荷过程中的沉降量为前一级荷载作用下沉降量的5倍，或，本次加荷过程中的沉降量大于前一级荷载作用下沉降量的2倍，且经24h尚未达到相对稳定。

该实施例中，基于当前的个性化预估加荷线程生成个性化卸荷流程，即为：将第一Q-S曲线和第一S-lg(t)曲线出现加荷停止表征特征时在当前的个性化预估加荷线程中对应的对待试验单桩施加的当前施加荷载值，作为卸荷起始值，从卸荷起始值开始，卸荷过程中的每级卸荷值为每级加荷值的两倍，每级卸荷后隔15min测读一次残余沉降，读两次后，隔30min再读一次，即可卸下一级荷载，全部卸荷后，隔3～4h再读一次，生成表征上述过程的线程即为个性化卸荷流程。

该实施例中，分级卸荷数据即为包含对待试验单桩进行分级卸荷过程中的每次卸荷后的荷载值以及对应荷载值对应的持续时间的数据。

该实施例中，第二实时沉降量即为基于个性化卸荷流程对待试验单桩进行分级卸荷过程中检测出的待试验单桩的实时沉降量。

该实施例中，基于分级卸荷数据和第二实时沉降量拟合出第二Q-S曲线和第二S-lg(t)曲线，即为：

将分级卸荷数据和第二实时沉降量进行时序对齐，获得时序对齐数据；

将时序对齐数据中的第二实时沉降量作为纵坐标、将时序对齐数据中的分级卸荷后对待试验单桩施加的荷载值作为横坐标后获得对应的点，将所有点按照时序对齐数据的时序进行排序拟合，获得第二Q-S曲线；

将时序对齐数据中的第二实时沉降量作为纵坐标、将时序对齐数据中每个第二实时沉降量的获取时间t的lg(t)值作为横坐标后获得对应的点，将所有点按照时序对齐数据的时序进行排序拟合，获得第二S-lg(t)曲线。

以上技术的有益效果为：实现基于最新获得的第一Q-S曲线和第一S-lg(t)曲线调整个性化预估加荷线程，直至最新获得的第一Q-S曲线和第一S-lg(t)曲线出线加荷停止表征特征时，则基于当前的个性化预估加荷线程生成个性化卸荷流程，即实现了自动生成单桩竖向静载试验对待试验单桩卸荷过程的个性化卸荷流程，并自动记录卸荷过程中的分级卸荷数据和待试验单桩的第二实时沉降量，进而生成卸荷过程中的第二Q-S曲线和第二S-lg(t)曲线，并基于第一Q-S曲线和第一S-lg(t)曲线以及第二Q-S曲线和第二S-lg(t)曲线自动调整个性化预估加荷线程，进而实现对待试验单桩的每级加荷过程的加荷持续时间和施加下一级别的荷载力的开始时间的自动调整，提高了单桩竖向静载试验的智能化程度和效率以及准确度。

实施例8：

在实施例7的基础上，极限确定子单元，参考图8，包括：

曲线连接端，用于将第一Q-S曲线和第二Q-S曲线进行连接获得总Q-S曲线，将第一S-lg(t)曲线和第二S-lg(t)曲线进行连接获得总S-lg(t)曲线；

曲线划分端，用于基于多次加荷过程将总S-lg(t)曲线划分为多个S-lg(t)曲线段，将所有S-lg(t)曲线段进行起点对齐(即为将所有S-lg(t)曲线段的起点进行时序对齐)，获得S-lg(t)对齐曲线段组合；

极限确定端，用于基于S-lg(t)对齐曲线段组合和总Q-S曲线以及总S-lg(t)曲线，确定出待试验单桩的单桩竖向抗压承载力特征值。

该实施例中，总Q-S曲线即为将第一Q-S曲线和第二Q-S曲线进行连接后获得的曲线。

该实施例中，总S-lg(t)曲线即为将第一S-lg(t)曲线和第二S-lg(t)曲线进行连接后获得的曲线。

该实施例中，S-lg(t)曲线段即为基于多次加荷过程将总S-lg(t)曲线划分后获得的单次加荷过程对应的S-lg(t)曲线段。

该实施例中，S-lg(t)对齐曲线段组合即为将所有S-lg(t)曲线段进行时序对齐后获得的曲线段集合。

以上技术的有益效果为：基于将单桩竖向静载试验中加荷过程和卸荷过程中的第一Q-S曲线和第二Q-S曲线以及第一S-lg(t)曲线和第二S-lg(t)曲线，进行连接、划分、起点对齐后获得S-lg(t)对齐曲线段组合，进而实现对第一Q-S曲线和第二Q-S曲线以及第一S-lg(t)曲线和第二S-lg(t)曲线的数据处理，便于后续确定出待试验单桩的准确的单桩竖向抗压承载力特征值。

实施例9：

在实施例8的基础上，极限确定端，参考图9，包括：

曲线评价子端，用于基于S-lg(t)对齐曲线段组合计算出总S-lg(t)曲线的评价值，判断出评价值是否不小于评价阈值，若是，则基于第一极限荷载表征特征在总Q-S曲线中确定出第一极限荷载值，同时，基于第二极限荷载表征特征在总S-lg(t)曲线中确定出第二极限荷载值，否则，发出实验数据偏差提醒信号；

极限确定子端，用于基于第一极限荷载值和第二极限荷载值确定出待试验单桩的单桩竖向抗压承载力特征值。

该实施例中，基于S-lg(t)对齐曲线段组合计算出总S-lg(t)曲线的评价值，包括：

确定出S-lg(t)对齐曲线段组合中每个S-lg(t)曲线段中每个t时刻的lg(t)值对应的沉降量，并确定出S-lg(t)对齐曲线段组合中每个S-lg(t)曲线段在对应S-lg(t)曲线段的t时刻的lg(t)值处的一次导数值，基于S-lg(t)对齐曲线段组合中每个S-lg(t)曲线段中每个t时刻的lg(t)值对应的沉降量和在对应S-lg(t)曲线段的t时刻的lg(t)值处的一次导数值，计算出总S-lg(t)曲线的评价值：

式中，P为总S-lg(t)曲线的评价值，i为S-lg(t)对齐曲线段组合中第i个S-lg(t)曲线段，n为S-lg(t)对齐曲线段组合中包含的S-lg(t)曲线段的总数，t为S-lg(t)曲线段中每个横坐标值(即每个lg(t)值)对应的时刻t，T为S-lg(t)曲线段的中横坐标值lg(t)中的t的取值范围，S

基于上述公式可以从S-lg(t)对齐曲线段组合中所有次加荷过程对应的S-lg(t)曲线段之间的相似度和沉降量在加荷过程中的变化速度的相似度的角度，获得精准表征总S-lg(t)曲线和总Q-S曲线的数据可靠性的评价值，评价值越高表示数据越可靠，反之亦然。

该实施例中，评价阈值即为不需要发出实验数据偏差提醒信号时需要满足的最小评价值。

该实施例中，基于第一极限荷载表征特征在总Q-S曲线中确定出第一极限荷载值，其中，第一极限荷载表征特征即为：缓变型的总Q-S曲线一般可取S(沉降量)＝40～60mm对应的荷载值作为第一极限荷载值；对于大直径的待试验单桩可取S(沉降量)＝0.03～0.06D(D为待试验单桩的直径，大桩径取低值，小桩径取高值)所对应的荷载值作为第一极限荷载值；对于细长桩(d>80)可取S＝60～80mm对应的荷载值作为第一极限荷载值。

该实施例中，基于第二极限荷载表征特征在总S-lg(t)曲线中确定出第二极限荷载值，其中，第二极限荷载表征特征即为：总S-lg(t)曲线的尾部出现明显向下弯曲的前一级荷载值作为第二极限荷载值。

该实施例中，实验数据偏差提醒信号即为用于提醒使用者当前获取的试验数据(第一实时沉降量、第二实时沉降量、施加荷载值等数据)误差过大，需重新获取试验数据。

以上技术的有益效果为：实现基于S-lg(t)对齐曲线段组合计算出总S-lg(t)曲线的评价值判断出本次单桩竖向静载试验过程中获取的试验数据是否满足要求，进而保证了试验数据的准确性，也保证了最终确定出的待试验单桩的单桩竖向抗压承载力特征值的准确性，且基于在总Q-S曲线中确定出的第一极限荷载值和在总S-lg(t)曲线中确定出的第二极限荷载值确定出待试验单桩的单桩竖向抗压承载力特征值，进一步保证了最终确定出的待试验单桩的单桩竖向抗压承载力特征值的准确性。

实施例10：

在实施例9的基础上，极限确定子端基于第一极限荷载值和第二极限荷载值确定出待试验单桩的单桩竖向抗压承载力特征值的方法，包括：

将第一极限荷载值和第二极限荷载值的平均值作为待试验单桩的最终极限荷载值；

将最终极限荷载值和安全系数的商作为待试验单桩的单桩竖向抗压承载力特征值。

该实施例中，最终极限荷载值即为第一极限荷载值和第二极限荷载值的平均值。

该实施例中，安全系数取2.0。

以上技术的有益效果为：基于在总Q-S曲线中确定出的第一极限荷载值和在总S-lg(t)曲线中确定出的第二极限荷载值确定出待试验单桩的单桩竖向抗压承载力特征值，进一步保证了最终确定出的待试验单桩的单桩竖向抗压承载力特征值的准确性。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。