【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智慧测试领域，尤其涉及一种结构全域动态响应预测方法、装置、电子设备及其存储介质。
技术介绍
1、当前，大型基础设施的健康状态评估主要依赖于两种相互独立的技术范式：基于物理传感器的直接监测和基于数值模型的仿真分析。然而，这两种范式都存在着根本性的、难以克服的局限性，导致无法实现对结构状态全面、精确且实时的评估。
2、现有技术中，通常通过在结构上布设大规模的传感器阵列，获取结构在不同工况下的响应数据，以便进行损伤识别与风险评估。然而，在桥梁、隧道、大型建筑等复杂结构中，传感器的部署数量受限于成本、能耗与维护条件，实际应用中往往只能获取有限数量的稀疏传感数据。这导致监测数据难以全面反映结构的全域响应，严重制约了结构风险预测与预警的精度和可靠性。
3、另一方面，有限元模型作为一种高保真数值仿真手段，能够在理论上输出全域的动态响应场。但该类模型高度依赖理想化的输入参数与边界条件，其结果与真实结构存在“模拟—现实鸿沟”。传统的有限元模型更新方法往往需要大量高精度实测数据进行反向修正，而这与传感数据稀疏的现实情况...
【技术保护点】
1.一种结构全域动态响应预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的结构全域动态响应预测方法，其特征在于，所述获取当前状态下的结构的现实数据集，包括：
3.如权利要求1所述的结构全域动态响应预测方法，其特征在于，所述基于预设有限元模型，对所述多个稀疏传感数据进行处理，输出仿真数据集，包括：
4.如权利要求3所述的结构全域动态响应预测方法，其特征在于，所述基于所述仿真数据集，对空白神经网络模型进行预训练，得到虚拟模型，包括：
5.如权利要求1所述的结构全域动态响应预测方法，其特征在于，所述对所述虚拟模型进行物理校正...
【技术特征摘要】
1.一种结构全域动态响应预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的结构全域动态响应预测方法，其特征在于，所述获取当前状态下的结构的现实数据集，包括：
3.如权利要求1所述的结构全域动态响应预测方法，其特征在于，所述基于预设有限元模型，对所述多个稀疏传感数据进行处理，输出仿真数据集，包括：
4.如权利要求3所述的结构全域动态响应预测方法，其特征在于，所述基于所述仿真数据集，对空白神经网络模型进行预训练，得到虚拟模型，包括：
5.如权利要求1所述的结构全域动态响应预测方法，其特征在于，所述对所述虚拟模型进行物理校正处理，得到现实模型，包括：
6.如权利要求1所述的结构全域动态响应预测方法，其特征在于，所述通过现实模型对当前结构的传...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙洪鑫，罗臻懿，燕飞，王浩，肖钊，
申请(专利权)人：湖南科技大学，
类型：发明
国别省市：
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