温度作用对工程结构频率影响分离方法、装置、设备制造方法及图纸

本发明专利技术适用于土木工程技术领域，提供了温度作用对工程结构频率影响分离方法、装置、设备及可存储介质，包括获取预设时间范围内的温度场；根据温度场以及预设的基于GA‑BP神经网络建立的时空间温度场‑频率模型确定每个空间尺度对应的温度场引起的结构频率变化率；根据每个空间尺度对应的温度场对应的结构频率变化率，分离温度作用对工程结构频率影响。本发明专利技术充分考虑了温度场的不同时间和空间特性对结构整体性能参数影响，利用了根据深度神经网络以及大量的样本数据建立的时空间温度场‑频率模型，可直接通过时空间温度场确定与之对应的结构频率变化率，进而实现在工程结构性能状态评估结果中完全去除温度因素的影响。

【技术实现步骤摘要】
温度作用对工程结构频率影响分离方法、装置、设备
本专利技术属于土木工程
，尤其涉及温度作用对工程结构频率影响分离方法、装置、设备及可存储介质。
技术介绍
随着基础设施建设的高速发展，在役土木工程结构的数量不断增多，然而，土木工程结构的承载能力会随着使用年限的增加而呈现逐年下降的趋势。因此，土木工程结构在长期温度作用下的健康状态评估越来越受到重视，其中，结构整体性能参数(如频率、振型等)是反映结构性能的直接指标，因此其广泛地应用于工程结构性能状态评估中。然而，这些参数对温度作用的影响十分敏感，导致大大降低了评估结果的准确性。目前，为了去除温度因素对工程结构性能状态评估结果的影响，大量的研究集中于如何建立温度作用和结构整体参数的数学模型，例如多元线性回归法，主成分分析法、协整分析等，但这些方法只考虑长期温度场对结构整体性能参数之间的影响，仅建立了温度场与结构整体性能参数之间的黑箱模型，无法揭示数学模型的物理内涵，且所获得的温度作用对结构整体性能参数的影响结果精确性有限，不能在工程结构性能状态评估结果中完全去除温度因素的影响。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种温度作用对工程结构频率影响分离方法，旨在解决现有技术仅建立了长期温度场与结构整体性能参数之间的黑箱模型，存在所获得的温度作用对结构整体性能参数的影响结果精确性有限，不能在工程结构性能状态评估结果中完全去除温度因素的影响的问题。本专利技术实施例是这样实现的，一种温度作用对工程结构频率影响分离方法，包括：获取预设时间范围内的温度场，所述温度场包括多个时间尺度对应的温度场，每个所述时间尺度对应的温度场包括多个空间尺度对应的温度场；根据所述温度场以及预设的基于GA-BP神经网络建立的时空间温度场-频率模型确定每个空间尺度对应的温度场引起的结构频率变化率；所述基于GA-BP神经网络建立的时空间温度场-频率模型为通过预先采集的多个空间尺度对应的温度场样本集经过GA-BP神经网络训练生成；根据所述每个空间尺度对应的温度场对应的结构频率变化率，分离温度作用对工程结构频率影响，得到分离温度作用影响后的工程结构频率。本专利技术实施例的另一目的在于一种温度作用对工程结构频率影响分离装置，包括：温度场获取单元，用于获取预设时间范围内的温度场，所述温度场包括多个时间尺度对应的温度场，每个所述时间尺度对应的温度场包括多个空间尺度对应的温度场；结构频率变化率确定单元，用于根据所述温度场以及预设的基于GA-BP神经网络建立的时空间温度场-频率模型确定每个空间尺度对应的温度场引起的结构频率变化率；所述基于GA-BP神经网络建立的时空间温度场-频率模型为通过预先采集的多个空间尺度对应的温度场样本集经过GA-BP神经网络训练生成；以及温度作用影响分离单元，用于根据所述每个空间尺度对应的温度场对应的结构频率变化率，分离温度作用对工程结构频率影响，得到分离温度作用影响后的工程结构频率。本专利技术实施例的另一目的在于一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述温度作用对工程结构频率影响分离方法的步骤。本专利技术实施例的另一目的在于一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行所述温度作用对工程结构频率影响分离方法的步骤。本专利技术实施例提供的温度作用对工程结构频率影响分离方法，由于获取预设时间范围的温度场包括多个时间尺度对应的温度场，且每个所述时间尺度对应的温度场包括多个空间尺度对应的温度场，同时，由于预设的基于GA-BP神经网络建立的时空间温度场-频率模型是通过预先采集的多个空间尺度对应的温度场样本集经过GA-BP神经网络训练得到，可以用于表述是空间温度场与工程结构频率之间的一种隐含关系，因此在接收温度场后，利用所述预设的基于GA-BP神经网络建立的时空间温度场-频率模型即可获得每个空间尺度对应的温度场引起的结构频率变化率，再根据所述每个空间尺度对应的温度场对应的结构频率变化率对工程结构频率的温度作用影响进行去除，得到分离温度作用影响后的工程结构频率。本专利技术充分考虑了温度场的不同时间和空间特性对结构整体性能参数影响，利用了根据深度神经网络以及大量的样本数据建立的时空间温度场-频率模型，使得可以直接通过时空间温度场确定与之对应的结构频率变化率，所获得的温度作用对结构整体性能参数的影响结果精确性高，足以实现在工程结构性能状态评估结果中完全去除温度因素的影响。附图说明图1为本专利技术实施例提供的温度作用对工程结构频率影响分离方法的实现流程图；图2为本专利技术实施例提供的不同时空间尺度温度场与频率的GA-BP神经网络建立的基本原理图；图3为本专利技术实施例提供的不同代数对应的适应度变化曲线图；图4为本专利技术实施例提供的不同代数对应的误差变化曲线图；图5为本专利技术实施例提供的另一种温度作用对工程结构频率影响分离方法的实现流程图；图6为本专利技术实施例提供的一种优化的温度作用对工程结构频率影响分离方法的实现流程图；图7为本专利技术实施例提供的拱桥在长期监测下的温度场示意图；图8为本专利技术实施例提供的长期监测下的拱温度场和抽取的长周期温度场示意图；图9为本专利技术实施例提供的拱短周期温度场示意图；图10为本专利技术实施例提供的长期监测下的主梁温度场和抽取的长周期温度场示意图；图11为本专利技术实施例提供的主梁短周期温度场示意图；图12为本专利技术实施例提供的拱温度场和主梁结构频率的相关性示意图；图13为本专利技术实施例提供的主梁温度场和主梁结构频率的相关性示意图；图14为本专利技术实施例提供的又一种温度作用对工程结构频率影响分离方法的实现流程图；图15为本专利技术实施例提供的第一时间尺度的第一空间尺度对应的温度场引起的结构频率变化率确定的实现流程图；图16为本专利技术实施例提供的短周期温度场下不同空间温度场引起的结构频率变化率示意图；图17为本专利技术实施例提供的长周期温度场下不同空间温度场引起的结构频率变化率示意图；图18为本专利技术实施例中预设的基于GA-BP神经网络建立的时空间温度场-频率模型的实现流程图；图19为本专利技术实施例提供的一种温度作用对工程结构频率影响分离装置的结构示意图；图20为本专利技术实施例提供的另一种温度作用对工程结构频率影响分离装置的结构示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本专利技术实施例为解决现有技术仅建立了长期温度场与结构整体性能参数之间的黑箱模型，存在所获得的温度作用对结构整体性能参数的影响结果精确性有限，不能在工程结构性能状态评估结果中完全去除温度因素的影响的问题，本专利技术充分考虑了温度场本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种温度作用对工程结构频率影响分离方法，其特征在于，包括：/n获取预设时间范围内的温度场，所述温度场包括多个时间尺度对应的温度场，每个所述时间尺度对应的温度场包括多个空间尺度对应的温度场；/n根据所述温度场以及预设的基于GA-BP神经网络建立的时空间温度场-频率模型确定每个空间尺度对应的温度场引起的结构频率变化率；所述基于GA-BP神经网络建立的时空间温度场-频率模型为通过预先采集的多个空间尺度对应的温度场样本集经过GA-BP神经网络训练生成；/n根据所述每个空间尺度对应的温度场对应的结构频率变化率，分离温度作用对工程结构频率影响，得到分离温度作用影响后的工程结构频率。/n

【技术特征摘要】
1.一种温度作用对工程结构频率影响分离方法，其特征在于，包括：
获取预设时间范围内的温度场，所述温度场包括多个时间尺度对应的温度场，每个所述时间尺度对应的温度场包括多个空间尺度对应的温度场；
根据所述温度场以及预设的基于GA-BP神经网络建立的时空间温度场-频率模型确定每个空间尺度对应的温度场引起的结构频率变化率；所述基于GA-BP神经网络建立的时空间温度场-频率模型为通过预先采集的多个空间尺度对应的温度场样本集经过GA-BP神经网络训练生成；
根据所述每个空间尺度对应的温度场对应的结构频率变化率，分离温度作用对工程结构频率影响，得到分离温度作用影响后的工程结构频率。


2.根据权利要求1所述的温度作用对工程结构频率影响分离方法，其特征在于，所述获取预设时间范围内的温度场的步骤，包括：
获取预设时间范围内的温度信号；
将所述温度信号按照预设时间划分成若干个温度区间；
将每个所述温度区间的温度平均值进行组合，得到所述预设时间范围内的温度场。


3.根据权利要求2所述的温度作用对工程结构频率影响分离方法，其特征在于，所述将每个所述温度区间的温度平均值进行组合，得到所述预设时间范围内的温度场的步骤之后，还包括：
对所述温度场进行经验模态分解处理，得到所述温度场的若干固有模态分量；
根据所述温度场的采样率以及每个所述固有模态分量的频谱主峰对应的频率，将所述温度场划分为多个时间尺度对应的温度场；
根据空间位置特性，将每个所述时间尺度对应的温度场划分为多个空间尺度对应的温度场。


4.根据权利要求1所述的温度作用对工程结构频率影响分离方法，其特征在于，所述温度场至少包括第一时间尺度对应的温度场以及第二时间尺度对应的温度场；所述第一时间尺度对应的温度场至少包括第一时间尺度的第一空间尺度对应的温度场以及第一时间尺度的第二空间尺度对应的温度场；所述第二时间尺度对应的温度场至少包括第二时间尺度的第一空间尺度对应的温度场以及第二时间尺度的第二空间尺度对应的温度场；
所述根据所述温度场以及预设的基于GA-BP神经网络建立的时空间温度场-频率模型确定每个空间尺度对应的温度场引起的结构频率变化率的步骤，包括：
根据所述温度场以及预设的基于GA-BP神经网络建立的时空间温度场-频率模型分别确定所述第一时间尺度的第一空间尺度对应的温度场引起的结构频率变化率、所述第一时间尺度的第二空间尺度对应的温度场引起的结构频率变化率、所述第二时间尺度的第一空间尺度对应的温度场引起的结构频率变化率以及所述第二时间尺度的第二空间尺度对应的温度场引起的结构频率变化率。


5.根据权利要求4所述的温度作用对工程结构频率影响分离方法，其特征在于，所述根据所述温度场以及预设的基于GA-BP神经网络建立的时空间温度场-频率模型确定所述第一时间尺度的第一空间尺度对应的温度场引起的结构频率变化率的步骤，包括：
根据所述温度场，确定第一时间尺度对应的温度场矩阵、第二时间尺度对应的温度场矩阵；
根据空间位置特性，将所述第一时间尺度对应的温度场矩阵划分为第一时间尺度的第一空间尺度对应的温度场子矩阵以及第一时间尺度的第二空间尺度对应的温度场子矩阵，以及将所述第二时间尺度对应的温度场矩阵划分为第二时间尺度的第一空间尺度对应的温度场子矩阵以及第一时间尺度的第二空间尺度对应的温度场子矩阵；
将所述第一时间尺度对应的温度场矩阵的第一列元素作为参考向量；
保持第一时间尺...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡卫华，滕军，唐德徽，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学深圳，
类型：发明
国别省市：广东;44