【技術實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術屬于橋梁損傷識別，涉及一種基于物理信息神經網絡的橋梁結構智能損傷識別方法。
技術介紹
1、隨著城市化進程的加速，橋梁在城市交通網中起到越來越重要的作用，但橋梁使用年限的延長，結構材料的疲勞和老化會導致橋梁的安全性和耐久性下降，最終造成其結構受損。所以需要對橋梁結構進行健康監(jiān)測，健康監(jiān)測主要有傳感器優(yōu)化布置、結構移動荷載識別以及結構損傷識別三個部分，其中結構損傷識別是健康監(jiān)測的核心。在橋梁損傷識別領域，傳統(tǒng)的研究方法主要依賴于靜態(tài)和動態(tài)測試以及智能算法。
2、然而，現(xiàn)有技術中，這些方法雖然取得了一定的成果，但存在一些明顯的缺陷和不足。例如，基于靜態(tài)測試的方法通常只能提供位移和應變等有限的測量信息，可能導致難以得到理想的識別結果；而基于動態(tài)測試的方法雖然信息量較多，但受測試環(huán)境、測點位置等因素的影響較大，噪聲對其影響也較大。智能算法雖然具有較高的抗噪性，但神經網絡的識別精度受訓練樣本的影響較大，且需要大量的訓練樣本。
3、同時，基于靜態(tài)響應的結構損傷識別方法雖然技術相對成熟，所獲取的靜態(tài)數(shù)據直觀，但是此方法能夠測得的損傷識別參數(shù)較少，對于大型橋梁結構復雜數(shù)據處理較為困難；利用固有頻率進行損傷識別對環(huán)境噪聲的抗干擾能力強，但頻率變化會受到多種因素的影響，對于結構的微小損傷反應不夠敏感；采用模態(tài)振動形態(tài)進行結構損傷識別雖然解決了小損傷識別問題，但通常需要部署大量的傳感器，在實際應用中會受到設備成本和結構的限制；使用模型修正方法進行結構損傷檢測能夠實現(xiàn)高度精確的損傷識別，但其依賴于模型的完整性，大型工程將
4、現(xiàn)有橋梁損傷識別技術的不足還表現(xiàn)在以下幾個方面：
5、1.數(shù)據依賴性：傳統(tǒng)方法如有限元模型修正需大量精確數(shù)據，這在實際橋梁維護中難以實現(xiàn)。缺乏真實場景數(shù)據使得模型訓練受限，影響損傷識別的準確性。
6、2.準確性和效率：在復雜環(huán)境下，現(xiàn)有技術難以處理高度非線性的損傷特征，造成識別結果的不確定性。此外，實時或近實時反饋要求對計算效率的提升，特別是在關鍵基礎設施的監(jiān)測中顯得尤為重要。
7、3.泛化能力：模型在訓練數(shù)據分布之外的表現(xiàn)常常不盡如人意，這種局限性使得模型在不同橋梁或環(huán)境條件下應用時，難以保持一致的識別效果。
8、4.物理可解釋性：許多數(shù)據驅動方法缺乏物理背景，使得工程師在應用模型時難以理解其預測機制。這種缺乏可解釋性的問題降低了模型的可信度，阻礙了其在實際工程中的推廣。
9、5.計算資源：傳統(tǒng)方法在解決復雜問題時，尤其是大規(guī)模模擬中，往往需要耗費大量計算資源和時間。這不僅增加了經濟負擔，也限制了實時監(jiān)測的可能性。
10、因此，需要一種具有在資源有限的情況下也能進行有效的損傷識別、提高損傷識別的準確性和效率的橋梁結構損傷識別方法來解決上述技術問題。
技術實現(xiàn)思路
1、本專利技術提出的基于物理信息神經網絡(pinn)的橋梁智能損傷識別方法，針對現(xiàn)有技術的不足，提供了一種有效的解決方案。pinn通過在損失函數(shù)中加入物理定律，能夠確保模型輸出不僅符合數(shù)據特征也符合物理規(guī)律，從而提高損傷識別的準確性。本專利技術方法特別適用于解決偏微分方程(pde)和其他物理問題，尤其是在數(shù)據稀缺或問題復雜的情況下；并且pinn通過更有效的算法減少計算成本，使得求解過程更加高效，尤其是在處理復雜橋梁結構問題時，通過智能地利用物理知識，減少了對計算資源的需求，使得在資源有限的情況下也能進行有效的損傷識別。
2、本專利技術旨在實現(xiàn)更智能、更高效的損傷識別，推動橋梁監(jiān)測技術的發(fā)展。通過這些系統(tǒng)性的改進，能夠有效克服現(xiàn)有技術的缺點，為橋梁結構智能損傷識別提供了一種更加精確、適用且在稀缺數(shù)據下使用的解決方案。
3、本專利技術解決技術問題所采取的技術方案是：一種基于物理信息神經網絡的橋梁結構智能損傷識別方法，所述識別方法包括以下步驟：
4、步驟1、獲取橋梁結構的空間關系數(shù)據；
5、步驟2、實時數(shù)據采集；
6、步驟3、在數(shù)據獲取后，數(shù)據預處理；
7、步驟4、進行超參數(shù)調節(jié)；
8、步驟5、模型構建，在模型構建過程中，確定物理方程；
9、步驟6、模型訓練與評估；
10、步驟7、預警與修復方案匹配。
11、優(yōu)選的，所述步驟1中，通過三維激光掃描或攝影測量，捕捉橋梁的幾何特征，幾何特征包括：尺寸、形狀和相對位置。
12、優(yōu)選的，所述步驟2中，實時數(shù)據采集采用的設備包括：位移計、應變儀和溫度傳感器；實時數(shù)據采集的數(shù)據包括：待監(jiān)測橋梁的撓度、應變和溫度狀態(tài)數(shù)據。
13、更優(yōu)的，所述步驟2中，首先，選擇位移計、應變儀和溫度傳感器時，考慮其精度、穩(wěn)定性和耐用性，以適應橋梁特定環(huán)境和負載條件；傳感器的布置應基于結構分析，確保覆蓋高應力區(qū)域和潛在故障點，以獲取全面的狀態(tài)信息；其次，數(shù)據采集頻率應根據橋梁使用情況、交通流量和環(huán)境變化靈活調整，以及時捕捉瞬時變化。
14、優(yōu)選的，所述步驟3中，首先需要對異常值進行剔除和缺失值進行補充；經過數(shù)據預處理后，對數(shù)據進行歸一化。
15、更優(yōu)的，所述步驟3中，對異常值進行剔除和缺失值進行補充時，利用python中的數(shù)據處理庫，運用內置函數(shù)對監(jiān)測數(shù)據中的缺失值進行智能填充，所述智能填充包括：均值填充、中位數(shù)填充或使用插值法；同時，使用統(tǒng)計方法對異常值進行檢測和剔除；
16、對數(shù)據進行歸一化時，使用z-score標準化。
17、優(yōu)選的，所述步驟5中的物理方程包括：
18、
19、其中，w(x)是撓度，m(x′)是彎矩，e是材料的彈性模量，i是截面的慣性矩，l是梁的長度，c1和c2是常數(shù)。
20、更優(yōu)的，所述步驟5中，將物理方程嵌入模型中，將方程與神經網絡的結構相結合，在訓練過程中引入物理知識。
21、優(yōu)選的，所述步驟6中，模型訓練與評估具體包括：將處理后的數(shù)據集輸入訓練好的橋梁結構狀態(tài)監(jiān)測評估模型，通過多次迭代學習，優(yōu)化模型參數(shù)；完成訓練后，使用測試數(shù)據集評估模型的預測能力，并生成橋梁結構狀態(tài)的評估分析結果。
22、優(yōu)選的，所述步驟7中，預警與修復方案匹配具體包括：基于模型輸出的狀態(tài)評估分析結果，設定相應的預警機制；當檢測到潛在的損傷風險時，系統(tǒng)自動觸發(fā)預警，提示相關人員；同時，根據評估結果匹配預設的修復方案。
23、本專利技術的有益效果是：
24、1.本專利技術能夠提升橋梁結構損傷識別的準確性；傳統(tǒng)的損傷識別方法往往依賴于經驗或簡單的統(tǒng)計分析，可能導致識別結果的誤差。而本專利技術結合了物理模型和數(shù)據驅動的優(yōu)點，通過深入學習結構響應特征，能夠更準確地捕捉到微小的損傷信號。本專利技術方法在處理復雜結構和多種損傷模式時表現(xiàn)出更強的魯棒性。
25、2.本專利技術能夠實時監(jiān)測橋梁結構損傷；本專利技術可實現(xiàn)實時數(shù)據采集與分析，利用傳感器網絡持續(xù)監(jiān)控橋梁狀態(tài)。實時監(jiān)測可以本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于物理信息神經網絡的橋梁結構智能損傷識別方法，其特征在于，所述識別方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于物理信息神經網絡的橋梁結構智能損傷識別方法，其特征在于，所述步驟1中，通過三維激光掃描或攝影測量，捕捉橋梁的幾何特征，所述幾何特征包括：尺寸、形狀和相對位置。
3.根據權利要求1所述的一種基于物理信息神經網絡的橋梁結構智能損傷識別方法，其特征在于，所述步驟2中，所述實時數(shù)據采集采用的設備包括：位移計、應變儀和溫度傳感器；所述實時數(shù)據采集的數(shù)據包括：待監(jiān)測橋梁的撓度、應變和溫度狀態(tài)數(shù)據。
4.根據權利要求3所述的一種基于物理信息神經網絡的橋梁結構智能損傷識別方法，其特征在于，所述步驟2中，首先，選擇位移計、應變儀和溫度傳感器時，考慮其精度、穩(wěn)定性和耐用性，以適應橋梁特定環(huán)境和負載條件；傳感器的布置應基于結構分析，確保覆蓋高應力區(qū)域和潛在故障點，以獲取全面的狀態(tài)信息；其次，數(shù)據采集頻率應根據橋梁使用情況、交通流量和環(huán)境變化靈活調整，以及時捕捉瞬時變化。
5.根據權利要求1所述的一種基于物理信息神經網絡的橋梁結構
6.根據權利要求5所述的一種基于物理信息神經網絡的橋梁結構智能損傷識別方法，其特征在于，所述步驟3中，對異常值進行剔除和缺失值進行補充時，利用Python中的數(shù)據處理庫，運用內置函數(shù)對監(jiān)測數(shù)據中的缺失值進行智能填充，所述智能填充包括：均值填充、中位數(shù)填充或使用插值法；同時，使用統(tǒng)計方法對異常值進行檢測和剔除；
7.根據權利要求1所述的一種基于物理信息神經網絡的橋梁結構智能損傷識別方法，其特征在于，所述步驟5中的物理方程包括：
8.根據權利要求7所述的一種基于物理信息神經網絡的橋梁結構智能損傷識別方法，其特征在于，所述步驟5中，將物理方程嵌入模型中，將方程與神經網絡的結構相結合，在訓練過程中引入物理知識。
9.根據權利要求1所述的一種基于物理信息神經網絡的橋梁結構智能損傷識別方法，其特征在于，所述步驟6中，模型訓練與評估具體包括：
10.根據權利要求1所述的一種基于物理信息神經網絡的橋梁結構智能損傷識別方法，其特征在于，所述步驟7中，預警與修復方案匹配具體包括：基于模型輸出的狀態(tài)評估分析結果，設定相應的預警機制；當檢測到潛在的損傷風險時，系統(tǒng)自動觸發(fā)預警，提示相關人員；同時，根據評估結果匹配預設的修復方案。
...【技術特征摘要】
1.一種基于物理信息神經網絡的橋梁結構智能損傷識別方法，其特征在于，所述識別方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于物理信息神經網絡的橋梁結構智能損傷識別方法，其特征在于，所述步驟1中，通過三維激光掃描或攝影測量，捕捉橋梁的幾何特征，所述幾何特征包括：尺寸、形狀和相對位置。
3.根據權利要求1所述的一種基于物理信息神經網絡的橋梁結構智能損傷識別方法，其特征在于，所述步驟2中，所述實時數(shù)據采集采用的設備包括：位移計、應變儀和溫度傳感器；所述實時數(shù)據采集的數(shù)據包括：待監(jiān)測橋梁的撓度、應變和溫度狀態(tài)數(shù)據。
4.根據權利要求3所述的一種基于物理信息神經網絡的橋梁結構智能損傷識別方法，其特征在于，所述步驟2中，首先，選擇位移計、應變儀和溫度傳感器時，考慮其精度、穩(wěn)定性和耐用性，以適應橋梁特定環(huán)境和負載條件；傳感器的布置應基于結構分析，確保覆蓋高應力區(qū)域和潛在故障點，以獲取全面的狀態(tài)信息；其次，數(shù)據采集頻率應根據橋梁使用情況、交通流量和環(huán)境變化靈活調整，以及時捕捉瞬時變化。
5.根據權利要求1所述的一種基于物理信息神經網絡的橋梁結構智能損傷識別方法，其特征在于，所述步驟3中，首先需要對異常值進行剔除和缺失值進行補充；經過數(shù)據預處理后，對...
【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：黨濤，羅冬，曹學平，徐子銘，晉洋濤，行艷梅，祁熙鵬，梁慧，
申請(專利權)人：西安交通大學，
類型：發(fā)明
國別省市：
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