[发明专利]一种公共钢结构建筑微应变预测方法及系统

说明书

本发明公开了一种公共钢结构建筑微应变预测方法及系统，将自然环境下公共钢结构建筑应变的历史数据转化成微应变数据；将微应变数据划分为训练集和测试集；利用变分模态分解方法对训练集进行自适应分解，获得多个不同频率且平稳度高的IMF分量；利用训练集的IMF分量训练GRU预测模型，通过损失函数对权重参数、偏移参数进行调整更新，完成学习，确定GRU预测模型的参数，利用GRU微应变预测子模型对下一时间段的数据进行预测，获得各IMF分量的微应变预测值；将各个IMF分量的微应变预测值叠加后与测试集进行误差对比，完成公共钢结构建筑应变的预测。本发明可以更细致掌握公共钢结构建筑的微应变时间序列特征，提高应变预测精度。

技术领域

本发明属于结构应变预测技术领域，具体涉及一种公共钢结构建筑微应变预测方法及系统。

背景技术

随着我国社会经济高速发展，文娱体育活动的需要，国家基础建设步伐也不断加快，建筑结构的局面发生了巨大变化。钢结构建筑因具有自身具有强度高、重量轻、材料省、应力分布均匀、抗震性能高和施工速度快等优点。因此，被越来越多的钢结构建筑广泛的应用于博物馆、会展中心、体育场馆和机场航站楼。这标志着钢结构建筑发展进入新时期。钢结构建筑分析理论、设计理念的成熟和大众对建筑外观、空间的追求。钢结构建筑的规模越来越庞大、内部结构越来越复杂、造型越来越新颖独特、外观设计感越来越强，它成为了衡量国家建筑科技水平的重要指标之一，甚至成为一个国家在多个领域综合实力的体现。

钢结构建筑一般都是城市标志性公共建筑以及国际会议和重要赛事活动举办场地，通常人员密集度打。因此，在其结构设计和安全性能方面备受各方关注。但建筑结构在服役期间，暴露在自然环境中，易受到材料老化、构件锈蚀、复杂荷载、疲劳效应等耦合因素的影响，从而导致结构内部存在缺陷，外部损伤累积，耐久性性能降低。建筑物在不可预知的极端状况下会因不能承受预期的荷载，造成不可逆转的灾难性事故。这不仅会造成重大经济损失，还会危及人员生命安全。因此，针对钢结构建筑的应变问题，建立钢结构应变预测模型，利用有效的预测方法对钢结构建筑的结构耐久性分析和结构剩余寿命预测有重要的实际意义。国内外学者对钢结构建筑应变预测鲜有深入的研究。因此，研究有效的钢结构建筑应变预测方法有很大的必要性，而且有助于公共建筑的持续健康。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种公共钢结构建筑微应变预测方法及系统，解决现有的公共钢结构建筑健康监测中结构微应变预测缺乏有效方法的问题。

本发明采用以下技术方案：

一种公共钢结构建筑微应变预测方法，包括以下步骤：

S1、获取自然环境下公共钢结构建筑应变的历史数据，将历史数据转化成微应变数据；

S2、将步骤S1中的微应变数据划分为训练集和测试集，并对训练集和测试集进行数据预处理；

S3、利用变分模态分解方法对步骤S2预处理后的训练集进行自适应分解，获得多个不同频率且平稳度高的IMF分量；

S4、利用步骤S3中训练集的IMF分量训练GRU预测模型，采用后向误差传播的方法，通过损失函数对权重参数、偏移参数进行调整更新，完成学习，确定GRU预测模型的参数，得到各个IMF分量的GRU微应变预测子模型；

S5、利用步骤S4得到的GRU微应变预测子模型对下一时间段的数据进行预测，获得各 IMF分量的微应变预测值o₍'_n)；将各个IMF分量的微应变预测值o₍'_n)叠加后与步骤S2的测试集进行误差对比，完成公共钢结构建筑应变的预测。

具体的，步骤S2中，将微应变数据前8000个数据划分为训练集，将微应变数据的后200 个数据划分为测试集，然后分别对训练集和测试集进行数据清洗、数据降维和归一化处理。

具体的，步骤S3具体为：