[发明专利]基于时空关联模型的桥梁集群结构损伤定位方法有效
| 申请号: | 202110785819.3 | 申请日: | 2021-07-12 |
| 公开(公告)号: | CN113591371B | 公开(公告)日: | 2022-06-07 |
| 发明(设计)人: | 刘洋;曹建新;郭成军 | 申请(专利权)人: | 黑龙江先创科技开发有限公司 |
| 主分类号: | G06F30/27 | 分类号: | G06F30/27;G06F30/13;G06Q10/04;G06N3/04;G06K9/62;G06V10/20;G06V10/82;G06V10/774 |
| 代理公司: | 哈尔滨龙科专利代理有限公司 23206 | 代理人: | 李智慧 |
| 地址: | 150000 黑龙江省哈尔滨市*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 时空 关联 模型 桥梁 集群 结构 损伤 定位 方法 | ||
1.一种基于时空关联模型的桥梁集群结构损伤定位方法,其特征在于所述方法包括如下步骤:
步骤一、在集群内各结构形式相似桥梁的关键断面布设应变传感器,建立桥梁集群结构应变测点群监测系统,实现桥梁集群结构应变测点群监测数据的实时采集;
步骤二、对桥梁集群结构采集的长期应变测点群监测数据进行预处理;
步骤三、选择集群内一座桥梁为参考桥梁,利用结构健康状态下应变长期监测数据,建立参考桥梁应变测点群监测数据与集群内其它桥梁应变测点群监测数据的时空关联模型,具体步骤如下:
步骤三一、建立结合深度卷积神经网络和长短时记忆网络的时空关联模型训练网络,所述时空关联模型训练网络的结构包括:数据输入层、时序数据折叠层、卷积层、最大池化层、批归一化层、激活函数层、时序数据展开层、数据压平层、长短时记忆网络层一、长短时记忆网络层二、全连接层、数据输出回归层,将网络中上述结构层依次连接,并将时序数据折叠层和时序数据展开层连接;
步骤三二、将集群内任意桥梁A作为参考桥梁,并将桥梁A健康状态下的应变监测矩阵作为网络输入,同时将集群内其它任意桥梁B与桥梁A相同采样时刻下的应变监测矩阵作为网络输出;
步骤三三、对时空关联模型训练网络进行训练,直至网络损失函数收敛,网络损失函数的公式如下:
式中,Γ(Θ)为损失函数;Θ为训练网络的隐藏层参数集合;κ(·)为基于桥梁之间时空关联模型的应变监测数据预测函数;
步骤四、利用步骤三所构造的时空关联模型,对集群内桥梁的应变响应进行预测,并利用应变测点群预测应变值与实测应变值构建损伤定位因子和阈值,完成集群内桥梁结构的损伤定位。
2.根据权利要求1所述的基于时空关联模型的桥梁集群结构损伤定位方法,其特征在于所述步骤二的具体步骤如下:
步骤二一、对集群内全部桥梁的应变监测数据进行去噪声和剔除随机车载影响处理:
式中,n表示采样点总数;k表示桥梁结构应变任意采样点,i表示桥梁结构应变任意测点,i∈(1,2,…,m),m为桥梁结构应变传感器数量;为任意应变测点i第k个采样点的应变数据值;表示去噪声和剔除随机车载影响处理后任意应变测点i第k个采样点的应变数据值;
步骤二二、对去噪声和剔除随机车载影响处理后的应变监测数据做标准化处理,标准化处理公式如下:
式中,表示标准化处理后应变测点i第k个采样点的应变值;E(xi)表示应变测点i监测数据集的均值;D(xi)表示应变测点i监测数据集的方差;
步骤二三、将集群内每座桥梁全部标准化处理后的应变监测数据组成应变监测矩阵
式中,表示标准化处理后任意第k个采样点的单座桥梁全部测点应变数据所构成的向量,
3.根据权利要求1所述的基于时空关联模型的桥梁集群结构损伤定位方法,其特征在于所述步骤四的具体步骤如下:
步骤四一、基于桥梁健康状态下验证数据集,利用步骤三中训练完备的时空关联模型训练网络,构建健康状态下的损伤定位因子:
式中,表示桥梁健康状态下任意第i个应变测点预测值与实测值的残差向量;表示桥梁健康状态下任意第i个应变测点第k1个采样点预测值与实测值的残差值;表示桥梁健康状态下任意第i个应变测点第k1个采样点的损伤定位因子;kh表示桥梁健康状态下验证数据集样本总数;E(·)表示计算向量的均值;D(·)表示计算向量的方差;
在此基础上,构建桥梁健康状态下任意第i个应变测点损伤定位因子集合
步骤四二、建立桥梁任意第i个应变测点的损伤定位阈值γi:
式中,Γ0.95(·)表示提取集合95%置信率中位数函数;表示桥梁结构损伤定位的保证系数;
步骤四三、构建桥梁待诊断状态下的损伤定位因子:
式中,d表示桥梁结构待诊断状态;
步骤四四:判断桥梁结构损伤位置,若待诊断状态下损伤定位因子集合的中位数则表明该测点处结构发生损伤;反之,则桥梁结构处于安全状态。
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