【技术实现步骤摘要】
一种基于LSTM的结构动力响应预测方法
本专利技术属于土木结构工程与计算机科学的交叉领域，特别涉及一种基于LSTM的结构动力响应预测方法。
技术介绍
特殊地区的工程结构不可避免地经历极端荷载(如地震、台风等)，在极端荷载作用下结构应力-应变关系非常复杂，在一定阶段呈现出非线性特征。传统的极端荷载作用下的结构动力响应预测方法，需要知道结构材料当前的物理状态，通过建立物理模型并迭代求解结构的控制方程，计算得到极端荷载作用下的结构动力响应，但当结构较复杂或结构长期服役后，其内部结构与材料性质都发生了改变，因而假设的物理模型往往不正确。随着数据分析手段的进步以及以往大量工程数据的累积，机器学习在已广泛应用在解决工程问题。本专利技术应用机器学习，能根据原位实时监测数据预测极端荷载作用下的结构动力响应，并实时更新模型，进一步地可以实现对服役期的结构物的灾害预警。
技术实现思路
为了通过原位实时的监测数据准确预测服役期结构的塑性阶段动力响应的技术问题，本专利技术提供了一种基于LSTM的结构动力响应预测方法，具体...
【技术保护点】
1.一种基于LSTM的结构动力响应预测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)首先通过有限元计算或现场实测得到极端荷载作用下结构的非线性动力响应，并进行分类、整理、排序，建立样本库。其中，得到结构在极端荷载作用下的非线性动力响应的方法具体为：/n对于长期服役后的结构，通过布设应变片，测得结构在结构极端荷载作用下的动力响应；/n对于全新的结构，知道其物理参数时，可以通过有限元弹塑性本构理论计算得到结构极端荷载作用下的结构响应。/n(2)建立LSTM的结构动力响应预测模型，并进行训练；/n(3)测试阶段，将现场实际加载条件，输入步骤(2)中训练好的LSTM网络，得到预测的结构非线性动力响应。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于LSTM的结构动力响应预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)首先通过有限元计算或现场实测得到极端荷载作用下结构的非线性动力响应，并进行分类、整理、排序，建立样本库。其中，得到结构在极端荷载作用下的非线性动力响应的方法具体为：
对于长期服役后的结构，通过布设应变片，测得结构在结构极端荷载作用下的动力响应；
对于全新的结构，知道其物理参数时，可以通过有限元弹塑性本构理论计算得到结构极端荷载作用下的结构响应。
(2)建立LSTM的结构动力响应预测模型，并进行训练；
(3)测试阶段，将现场实际加载条件，输入步骤(2)中训练好的LSTM网络，得到预测的结构非线性动力响应。
2.根据权利要求1所述的基于LSTM的极端荷载作用下的的结构动力响应预测方法，其预测的动力响应具体为：结构的位移、应力、应变、内力、结构反力中的任意一种或多种。其输入的加载条件具体具体为：位移加载、力加载、地震荷载、风荷载、潮汐荷载中的任意一种或多种。
3.根据权利要求1所述的基于LSTM的极端荷载作用下的的结构动力响应预测方法，其特征在于，所述的步骤(2)中，通过长短时记忆法网络根据结构加载条件预测结构的动力响应。L...
【专利技术属性】
技术研发人员：张鹤，徐诚侃，吴金鑫，黄海燕，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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