【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工程结构监测和预测，具体涉及一种基于sn曲线与svm的结构安全智慧监测方法。
技术介绍
1、随着建筑物的增多，结构安全监测越来越受到重视，并在工程领域得到广泛应用。在过去，结构安全监测主要依靠人工巡检和定期检测来实现。然而，这种方法存在着效率低下、成本高昂以及无法实时监测等问题。为了解决这些问题，通过使用各种传感器来实时采集结构物的数据，并利用数据分析和处理技术进行监测和评估。这些传感器可以测量结构物的位移、应变、振动、温度等参数，将采集到的数据储存并进行处理和分析,本专利技术使用sn曲线与svm对结构安全进行监测和预测，sn曲线是一种经验公式，用来描述材料疲劳寿命与应力振幅的关系，在工程领域得到广泛应用，它可以用于预测材料在不同应力水平下的疲劳寿命，以及优化设计和维护策略，然而，sn曲线只是根据历史数据建立的经验模型，仅适用于相同条件下的相同材料，无法考虑其他因素对结构疲劳寿命的影响。而在实际应用中，材料的应力状态、加载方式都会对疲劳寿命产生重要影响，因此，需要综合考虑这些因素，以更准确地预测结构的疲劳寿命。
技术实现思路
1、一种基于sn曲线与svm的结构安全智慧监测方法，具体步骤如下：
2、s1：数据采集：安装传感器采集结构应力、应变、振动、温度数据，利用物联网技术实现数据的远程传输和存储；
3、s2：数据处理：对监测数据进行预处理，去除干扰信号、滤波、采样，提取结构的特征参数：峰值应力、疲劳循环次数、载荷频率；
4、s3：s
5、s4：曲线修正与精确预测：sn曲线是一种经验公式，用来描述材料疲劳寿命与应力振幅的关系，在工程领域得到广泛应用，它可以用于预测材料在不同应力水平下的疲劳寿命，以及优化设计和维护策略，然而，sn曲线只是根据历史数据建立的经验模型，仅适用于相同条件下的相同材料，无法考虑其他因素对结构疲劳寿命的影响。而在实际应用中，材料的应力状态、加载方式都会对疲劳寿命产生重要影响，因此，需要综合考虑这些因素，以更准确地预测结构的疲劳寿命。利用智能算法和云计算等技术对监测数据进行进一步处理和分析，可以综合考虑多种因素，例如结构的应力状态、环境条件、使用历史等，通过建立更加精准的预测模型，实现对结构疲劳寿命的全面预测。根据不同环境下的监测数据和实际情况，对不同环境下的sn曲线进行修正和调整，通过与实际测量数据的对比分析，可以发现曲线的偏差和误差，并进行相应的修正，修正后的曲线反映结构在不同环境下的疲劳寿命特性，在修正曲线的过程中，采用机器学习算法svm对监测数据进行进一步处理和分析，结合历史监测数据和实验结果，并综合考虑到如下因素：结构的应力状态、使用历史、几何形状，将不同环境下的sn曲线整合成预测模型，并得到通用的sn曲线公式，其中f_env表示环境因子，为通用的强度系数公式，预测不同环境下的不同应力水平下结构能够承受的疲劳循环次数，将sn曲线转化为疲劳极限和斜率，定量地描述结构的疲劳寿命特性，以获得精确的预测结果。
6、进一步的，所述的一种基于sn曲线与svm的结构安全智慧监测方法，
7、具体步骤s3中利用疲劳试验数据建立结构的sn曲线具体步骤如下：
8、s31：收集历史监测数据：获取历史监测数据，应力水平和相应的疲劳寿命；
9、s32：设计不同工况和载荷频率：根据实际使用情况设计不同工况和载荷频率，结构在不同工况下所受的载荷：静荷载、动荷载、热荷载；
10、s33：确定试验样本：从实际使用的结构中选取代表性样本进行试验，规定试验条件和试验方法，为提高试验效率，选择小试件进行试验，并将结果推广到实际结构中，确定材料的设计值；
11、s34：进行试验：按照设计的工况和载荷频率进行加荷，对试样进行疲劳试验，记录结构在不同工况下的应力幅值、循环次数，以及结构发生疲劳破坏情况；
12、s35：数据处理：对试验得到的数据和历史监测数据进行预处理，去除噪声、滤波、采样，使其具备一致性，提取结构的特征参数：峰值应力、工作循环、载荷频率；
13、s36：建立sn曲线：将结构的特征参数转化为sn曲线，即疲劳循环次数-应力振幅曲线，利用处理后的数据建立结构的sn曲线，确定sn曲线公式，公式具体如下：
14、；
15、其中，为常数，s表示循环寿命，n表示应力幅值，c和b都是实验拟合参数，c被称为强度系数，表示在单位应力幅值情况下的理论值，b被称为basquin指数，反映了应力与寿命之间的幂函数关系，取值为0.1≤b≤0.4，具体取值取决于材料的特性和疲劳试验数据的拟合情况。
16、进一步的，所述的一种基于sn曲线与svm的结构安全智慧监测方法，
17、具体步骤s4中采用机器学习算法svm对监测数据进行进一步处理和分析，结合历史监测数据和实验结果，并综合考虑到如下因素：结构的应力状态、使用历史、几何形状，将不同环境下的sn曲线整合成预测模型步骤如下：
18、s41：数据收集：收集一系列不同应力水平下的疲劳寿命数据，并将其与相应的应力幅值和平均应力进行配对；
19、s42：特征提取：从收集到的sn曲线监测数据中提取与疲劳寿命相关的特征：应力水平、应力历程、应力幅值、平均应力，并综合考虑环境因素、使用历史、几何形状，将收集到的数据进行标注，确定每个数据样本对应的疲劳寿命，将特征值和对应的疲劳寿命标签整理成一个数据集，并进行归一化处理；
20、s43：数据划分：将处理完的数据集划分为训练集和测试集，将80%的数据用于训练模型，剩余的20%用于评估模型的预测性能；
21、s44：模型训练：使用训练集对svm模型进行训练，在svm中，选择多项式核函数其中，x和y是输入样本的特征向量，<x，y>表示内积运算，d表示多项式的阶数degree，γ*是一个缩放参数，r是常数项，并调整参数d多项式的阶数和γ*缩放参数以优化模型性能；
22、s45：模型评估：使用测试集对训练好的svm模型进行评估，通过比较预测值和实际值之间的误差指标，评估模型的预测准确性和泛化能力；
23、s46：参数调优：根据模型评估结果，对svm模型进行参数调优，使用网格搜索、交叉验证方法寻找最佳的超参数组合，并得到通用的sn曲线公式，其中f_env表示环境因子，当材料在给定的环境条件下时，f_env可以通过实验或经验确定其取值。如果环境条件很好，则f_env的值大于1，表明环境对疲劳寿命的影响较小；反之，如果环境条件较差，则f本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于SN曲线与SVM的结构安全智慧监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于SN曲线与SVM的结构安全智慧监测方法，其特征在于：
3.如权利要求1所述的一种基于SN曲线与SVM的结构安全智慧监测方法，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.一种基于sn曲线与svm的结构安全智慧监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于sn曲线与sv...
【专利技术属性】
技术研发人员：毛训海，马国兴，朱清亮，李俊贵，熊俊能，丁运景，李明星，王林煜，邱龙，何文格，陈鹏，李润文，
申请(专利权)人：中交长大桥隧技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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