[发明专利]一种基于Kriging的输电塔结构风灾易损性建模方法在审

专利信息
申请号: 202210887263.3 申请日: 2022-07-26
公开(公告)号: CN115099066A 公开(公告)日: 2022-09-23
发明(设计)人: 蔡云竹;邓文琴;徐金俊 申请(专利权)人: 南京工业大学
主分类号: G06F30/20 分类号: G06F30/20;G06F30/28;G06K9/62;G06F111/08;G06F111/10;G06F113/08;G06F119/14
代理公司: 南京业腾知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32321 代理人: 徐莉娟
地址: 211816 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 kriging 输电 结构 风灾 易损 建模 方法
【权利要求书】:

1.一种基于Kriging的输电塔结构风灾易损性建模方法,其特征在于,包括以下步骤:

S1、将输电塔抗风极限承载力表示为关于风场平均强度、风向角和线路水平档距的函数,提出输电塔抗风能力面;

S2、以抗风能力面为对象,明确输入参数概率分布,生成n0个初始观测点和相应观测结果,构建输电塔抗风能力面等代模型的初始实验集:

Z=Z0=[X0 Y0]

其中n0为点集规模,X0为初始观测点集,Y0为初始观测结果;

S3、基于实验集,引入一阶多项式回归函数和抛物线式相关函数,构建输电塔抗风能面的Kriging等代模型;

S4、在输入参数变化域内进行全局采点,运用构建的Kriging等代模型预测输出量,即塔结构极限风速对数值,并计算预测误差方差,采用接受-拒绝采样技术,生成补充点集X**,使得补充点集X**服从以预测误差方差为概率密度的分布;

S5、结合二分K-means算法与迭代自组织数据分析算法,对补充点集进行聚类、分裂和降维,进而生成优化补点集Z**=[X**Y**],其中X**为补充观测点集,Y**为补充观测结果;

S6、验证输电塔抗风能力面Kriging等代模型的有效性;

S7、判断等代模型精度及拟合结果是否合理,若不合理,则通过引入补点集Z**,扩充实验集:Z'=[Z;Z**],形成新的实验集,并返回步骤S3中,直至模型精度及拟合结果合理;

S8、构建输电塔抗风能力面的最终Kriging等代模型;

S9、结合蒙特卡洛模拟方法,开展输电塔风致易损性计算,生成输电塔风致失效概率关于风场平均强度、风向角和水平档距的四维易损模型。

2.根据权利要求1所述的一种基于Kriging的输电塔结构风灾易损性建模方法,其特征在于:所述输入参数包括能力面参变量、竖向风剖面参数、结构不确定性参数以及结构确定性参数。

3.根据权利要求2所述的一种基于Kriging的输电塔结构风灾易损性建模方法,其特征在于:所述能力面参变量包括风向角和水平档距,且两参变量服从基于取值区间的均匀分布。

4.根据权利要求1所述的一种基于Kriging的输电塔结构风灾易损性建模方法,其特征在于,所述步骤S5中的验证方法,包括以下步骤:

a、采用横向验证技术,在每个循环下的实验集中随机抽取1个点作为验证点,设实验点规模为N,剩下N-1个点作为观测点构建Kriging模型,进而计算关于验证点的预测误差,随机抽取N次,统计获得衡量Kriging模型整体精度的决定系数和平均百分误差,验证模型整体精度;

b、将补点集视为验证集,选取均方根误差和平均绝对误差来检验Kriging模型的局部精度;

c、依据能力面参变量取值区间,均匀选取一定数量的能力面检验点,并依据结构参数概率分布随机生成不确定性特征预测点集,再使用当下循环步构建的Kriging模型,预测各个能力面检验点在不确定性特征预测点集下的极限承载力值;然后,统计各检验点的极限承载力均值和标准差,并计算其相对于上一个循环步的变化率,以检验点极限承载能力均值和标准差的变化率作为模型校验指标,验证等代模型的有效性,并考查模型拟合结果正确与否。

5.根据权利要求4所述的一种基于Kriging的输电塔结构风灾易损性建模方法,其特征在于:所述步骤a中,若所述决定系数值小于0.99或平均百分误差大于0.02,将优化点集并入实验集,形成新的实验点集,并返回步骤S3中,否则进入步骤b中。

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