基于物理约束神经网络的桥梁监测挠度与温度分离方法技术

本发明专利技术公开了一种基于物理约束神经网络的桥梁监测挠度与温度分离方法，属于桥梁健康监测领域，该方法为：实时监测桥梁的状态和环境参数数据；基于桥梁的结构特点，建立用于描述桥梁变形分别与荷载和温度分布的关系的结构有限元模型；根据结构有限元模型，基于深度神经网络结构，构建物理约束神经网络模型；对桥梁历史数据进行预处理，得到训练数据；根据训练数据，对物理约束神经网络模型进行训练，优化物理约束神经网络模型的权重参数和偏置参数；将优化后的物理约束神经网络模型集成到桥梁监测系统中，并根据桥梁的状态和环境参数数据，实现桥梁监测挠度与温度分离。本发明专利技术实现了桥梁监测中挠度和温度的分离，有效提高桥梁的安全性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于桥梁健康监测领域，尤其涉及一种基于物理约束神经网络的桥梁监测挠度与温度分离方法。

技术介绍

1、随着桥梁在交通中的重要性不断提高，桥梁监测技术也在不断发展。挠度是指桥梁中部的竖向变形，是衡量桥梁承载能力和安全性的重要指标。同时，温度效应也是影响桥梁性能的重要因素之一。在桥梁监测过程中，需要将挠度和温度效应分离，以便更好地评估桥梁的性能和安全状况。然而，现有的桥梁监测技术存在以下问题：

2、①无法准确地分离挠度和温度效应；

3、②缺乏对物理模型的有效利用，导致计算效率低下；

4、③无法实时监测和预警。

技术实现思路

1、针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的一种基于物理约束神经网络的桥梁监测挠度与温度分离方法实现了桥梁监测中挠度和温度的分离，有效提高桥梁的安全性和可靠性。

2、为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：一种基于物理约束神经网络的桥梁监测挠度与温度分离方法，包括以下步骤：

3、s1、在桥梁上布置温度传感器、荷本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于物理约束神经网络的桥梁监测挠度与温度分离方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述基于物理约束神经网络的桥梁监测挠度与温度分离方法，其特征在于，所述步骤S2中结构有限元模型包括结构力学模型和热传导模型；所述结构力学模型用于描述桥梁在荷载作用下的变形行为；所述热传导模型用于描述温度分布以及温度分布对桥梁变形的影响。

3.根据权利要求2所述基于物理约束神经网络的桥梁监测挠度与温度分离方法，其特征在于，所述结构力学模型的表达式为：

4.根据权利要求2所述基于物理约束神经网络的桥梁监测挠度与温度分离方法，其特征在于，所述热传导模型的表...

【技术特征摘要】

1.一种基于物理约束神经网络的桥梁监测挠度与温度分离方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述基于物理约束神经网络的桥梁监测挠度与温度分离方法，其特征在于，所述步骤s2中结构有限元模型包括结构力学模型和热传导模型；所述结构力学模型用于描述桥梁在荷载作用下的变形行为；所述热传导模型用于描述温度分布以及温度分布对桥梁变形的影响。

3.根据权利要求2所述基于物理约束神经网络的桥梁监测挠度与温度分离方法，其特征在于，所述结构力学模型的表达式为：

4.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐堂，贺轩浩，张元敏，樊韬，田启滨，唐朝勇，王磊，
申请(专利权)人：四川华腾公路试验检测有限责任公司，
类型：发明
国别省市：