[发明专利]一种吊杆拱桥桥面系裂缝宽度计算方法及系统

权利要求书

1.一种吊杆拱桥桥面系裂缝宽度计算方法，其特征在于，包括：

获取包含拱桥的历史荷载数据、历史温度数据、历史湿度数据以及历史桥面系裂缝宽度数据的数据集；

对所述数据集进行划分，得到数据子集；

使用所述数据子集对所述历史荷载数据、所述历史温度数据以及所述历史湿度数据进行点估计，得到荷载、温度以及湿度联合分布的概率模型；

使用所述数据子集训练神经网络模型，得到在条件荷载、温度、湿度下桥面系裂缝宽度的条件概率模型；所述神经网络模型的输入为所述数据子集中的历史荷载数据、历史温度数据以及历史湿度数据，所述神经网络模型的输出为所述在条件荷载、温度、湿度下桥面系裂缝宽度的条件概率模型的参数；

根据所述荷载、温度以及湿度联合分布的概率模型以及所述在条件荷载、温度、湿度下桥面系裂缝宽度的条件概率模型计算桥面系裂缝宽度的边缘分布。

2.根据权利要求1所述的吊杆拱桥桥面系裂缝宽度计算方法，其特征在于，所述荷载、温度以及湿度联合分布的概率模型获取过程如下：

使用所述数据子集对所述历史荷载数据的均值和二阶混合中心距进行点估计，得到荷载概率分布模型；

使用所述数据子集对所述历史温度数据的均值和方差进行点估计，得到温度概率分布模型；

使用所述数据子集对所述历史湿度数据的均值和方差进行点估计，得到湿度概率分布模型；

根据所述荷载概率分布模型、所述温度概率分布模型以及所述湿度概率分布模型得到荷载、温度以及湿度联合分布的概率模型。

3.根据权利要求1所述的吊杆拱桥桥面系裂缝宽度计算方法，其特征在于，所述神经网络模型的隐藏层采用整流线性函数，所述神经网络模型的损失函数采用负对数似然，所述神经网络模型的正则化采用参数范数惩罚方法、早停方法或随机失活方法。

4.根据权利要求1所述的吊杆拱桥桥面系裂缝宽度计算方法，其特征在于，利用蒙特卡洛法计算桥面系裂缝宽度的边缘分布。

5.根据权利要求1所述的吊杆拱桥桥面系裂缝宽度计算方法，其特征在于，还包括：

根据所述桥面系裂缝宽度的边缘分布计算桥梁剩余使用年限内的桥面系裂缝宽度超过限值的概率以及可靠度指标；

根据所述可靠度指标对桥面系裂缝进行分级预警。

6.一种吊杆拱桥桥面系裂缝宽度计算系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取包含拱桥的历史荷载数据、历史温度数据、历史湿度数据以及历史桥面系裂缝宽度数据的数据集；

划分模块，用于对所述数据集进行划分，得到数据子集；

点估计模块，用于使用所述数据子集对所述历史荷载数据、所述历史温度数据以及所述历史湿度数据进行点估计，得到荷载、温度以及湿度联合分布的概率模型；

模型训练模块，用于使用所述数据子集训练神经网络模型，得到在条件荷载、温度、湿度下桥面系裂缝宽度的条件概率模型；所述神经网络模型的输入为所述数据子集中的历史荷载数据、历史温度数据以及历史湿度数据，所述神经网络模型的输出为所述在条件荷载、温度、湿度下桥面系裂缝宽度的条件概率模型的参数；

裂缝宽度概率模型确定模块，用于根据所述荷载、温度以及湿度联合分布的概率模型以及所述在条件荷载、温度、湿度下桥面系裂缝宽度的条件概率模型计算桥面系裂缝宽度的边缘分布。

7.根据权利要求6所述的吊杆拱桥桥面系裂缝宽度计算系统，其特征在于，所述点估计模块具体包括：

第一点估计单元，用于使用所述数据子集对所述历史荷载数据的均值和二阶混合中心距进行点估计，得到荷载概率分布模型；

第二点估计单元，用于使用所述数据子集对所述历史温度数据的均值和方差进行点估计，得到温度概率分布模型；

第三点估计单元，用于使用所述数据子集对所述历史湿度数据的均值和方差进行点估计，得到湿度概率分布模型；

模型获取单元，用于根据所述荷载概率分布模型、所述温度概率分布模型以及所述湿度概率分布模型得到荷载、温度以及湿度联合分布的概率模型。