桥梁结构损伤识别方法、装置及终端设备制造方法及图纸

本发明专利技术适用于结构损伤识别技术领域，提供了一种桥梁结构损伤识别方法、装置及终端设备，该方法包括：基于目标桥梁结构在环境激励下的响应信号，获得实测响应参数值；将实测响应参数值作为预设多目标优化算法的目标函数的目标值，基于预设多目标优化算法在预设损伤识别诊断模型上对理论响应参数值进行优化，获得优化后的理论响应参数值对应的输入参数优化值；根据输入参数优化值对目标桥梁结构进行损伤识别。本发明专利技术可以避免在优化的过程中，优化方法和有限元模型之间的相互调用迭代，减少模型修正时间和计算量，而且可以避免优化结果陷入局部极小值，提高结构损伤识别结果的准确性。

【技术实现步骤摘要】
桥梁结构损伤识别方法、装置及终端设备
本专利技术属于结构损伤识别
，尤其涉及一种桥梁结构损伤识别方法、装置及终端设备。
技术介绍
结构损伤识别问题是一个测量信息不完备、难度和复杂度都很大、费时费力的问题。但是，准确及时的损伤识别对防止恶性事故的发生、提高结构的可靠性和耐久性具有重要的现实意义。目前基于模型修正的损伤识别方法，一般需要通过理论值(计算值)、实测值之间的残差建立目标函数，通过优化方法和有限元模型之间相互调用迭代，以修改输入参数使目标函数最小。这种方法每一次优化均需要进行有限元模型的计算，模型修正时间长、计算量大、增加了结构损伤识别问题的复杂性，而且容易使优化结果陷入局部极小值而变得不可靠，识别结果的准确性无法保证。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种桥梁结构损伤识别方法、装置及终端设备，旨在解决现有技术中结构损伤识别方法耗时时间长、复杂度高以及准确性不够的问题。为实现上述目的，本专利技术实施例的第一方面提供了一种桥梁结构损伤识别方法，包括：基于目标桥梁结构在环境激励下的响应信号，获得实测响应参数值；将所述实测响应参数值作为预设多目标优化算法的目标函数的目标值，基于所述预设多目标优化算法在预设损伤识别诊断模型上对理论响应参数值进行优化，获得优化后的理论响应参数值对应的输入参数优化值；根据所述输入参数优化值对所述目标桥梁结构进行损伤识别。本专利技术实施例的第二方面提供了一种桥梁结构损伤识别装置，包括：获取模块，用于基于目标桥梁结构在环境激励下的响应信号，获得实测响应参数值；优化模块，用于将所述实测响应参数值作为预设多目标优化算法的目标函数的目标值，基于所述预设多目标优化算法在预设损伤识别诊断模型上对理论响应参数值进行优化，获得优化后的理论响应参数值对应的输入参数优化值；识别模块，用于根据所述输入参数优化值对所述目标桥梁结构进行损伤识别。本专利技术实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的桥梁结构损伤识别方法所述的步骤。本专利技术实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，包括：所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的桥梁结构损伤识别方法所述的步骤。本专利技术实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本专利技术通过基于目标桥梁结构在环境激励下的响应信号，获得实测响应参数值，将实测响应参数值作为预设多目标优化算法的目标函数的目标值，基于预设多目标优化算法在预设损伤识别诊断模型上对理论响应参数值进行优化，获得优化后的理论响应参数值对应的输入参数优化值，根据输入参数优化值对目标桥梁结构进行损伤识别，可以避免在优化的过程中，优化方法和有限元模型之间的相互调用迭代，减少模型修正时间和计算量，而且通过预设多目标优化算法在预设损伤识别诊断模型上对理论响应参数值进行优化，也可以避免优化结果陷入局部极小值，提高结构损伤识别结果的准确性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的桥梁结构损伤识别方法的实现流程示意图；图2是本专利技术实施例提供的斜拉桥桥型布置图；图3是本专利技术实施例提供的四阶多项式模型对输入参数的平均梯度图；图4是本专利技术实施例提供的某斜拉桥环境激励下的振动竖向加速度信号的示意图；图5是本专利技术实施例提供的桥梁结构损伤识别装置的示意图；图6是本专利技术实施例提供的终端设备的示意图。具体实施方式以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本专利技术实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本专利技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本专利技术的描述。为了说明本专利技术所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。图1为本专利技术实施例提供的桥梁结构损伤识别方法的实现流程示意图，详述如下：步骤101，基于目标桥梁结构在环境激励下的响应信号，获得实测响应参数值。其中，目标桥梁结构在环境激励下的响应信号，可以通过设置在目标桥梁上的多个测点的数据采集装置采集得到。步骤102，将实测响应参数值作为预设多目标优化算法的目标函数的目标值，基于预设多目标优化算法在预设损伤识别诊断模型上对理论响应参数值进行优化，获得优化后的理论响应参数值对应的输入参数优化值。本实施例中，基于预设多目标优化算法在预设损伤识别诊断模型上对理论响应参数值进行优化，而不是再构造损伤指标在有限元模型上进行指标的计算完成损伤识别。应用预设损伤识别诊断模型时，按设定的损伤工况进行预设损伤识别诊断模型计算，若选择的输入参数和响应参数合适，则在预设损伤识别诊断模型上进行优化也就是进行损伤识别。进而可以避免多次调用有限元模型导致的计算量大、识别时间长的问题，而且基于预设多目标优化算法在预设损伤识别诊断模型上对理论响应参数值进行优化，也可以避免优化结果陷入局部极小值，提高结构损伤识别结果的准确性。可选的，获得预设损伤识别诊断模型的过程可以包括：建立目标桥梁结构的基准有限元模型，基于目标桥梁结构预设的损伤工况、输入参数和响应参数进行试验设计，获得试验设计矩阵，将试验设计矩阵代入基准有限元模型进行计算，获得损伤样本数据，根据损伤样本数据分别对至少两个损伤识别诊断模型进行计算，并根据计算结果获得每个损伤识别诊断模型的精度，将精度最高的损伤识别诊断模型确定为预设损伤识别诊断模型。其中，在获得预设损伤识别诊断模型需要注意：(1)损伤识别诊断模型精度要足够高，这样才足以用损伤识别诊断模型代替有限元模型。(2)设定损伤工况和试验设计时，输入参数和响应参数的选取要合适，优化时目标函数应该是响应参数，待优化参数应该是输入参数。(3)损伤工况数量要达到结构预估损伤的各种状况。本实施例中，建立目标桥梁结构的基准有限元模型，选取合适的输入参数和响应参数，在基准有限元模型上进行试验设计和计算；进行损伤识别诊断模型比选，使选取的损伤识别诊断模型精度足够高；构造多目标优化问题，利用损伤识别诊断模型进行优化计算，而不再调用有限元模型；以输入参数作为待优化参数，以响应参数作为目标函数，以实测响应参数值作为目标。若选取的输入参数和响应参数合适，优化结束也就意味着损伤识别完成。例如：按梁段设定损伤区域，选取材料弹性模量(或改变量、改变率)作为输入参数，选取模态频率或振型作为响应，优化结束后也就知道了各区域的材料弹性模量取值，也就相等于知本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种桥梁结构损伤识别方法，其特征在于，包括：/n基于目标桥梁结构在环境激励下的响应信号，获得实测响应参数值；/n将所述实测响应参数值作为预设多目标优化算法的目标函数的目标值，基于所述预设多目标优化算法在预设损伤识别诊断模型上对理论响应参数值进行优化，获得优化后的理论响应参数值对应的输入参数优化值；/n根据所述输入参数优化值对所述目标桥梁结构进行损伤识别。/n

【技术特征摘要】
1.一种桥梁结构损伤识别方法，其特征在于，包括：
基于目标桥梁结构在环境激励下的响应信号，获得实测响应参数值；
将所述实测响应参数值作为预设多目标优化算法的目标函数的目标值，基于所述预设多目标优化算法在预设损伤识别诊断模型上对理论响应参数值进行优化，获得优化后的理论响应参数值对应的输入参数优化值；
根据所述输入参数优化值对所述目标桥梁结构进行损伤识别。


2.如权利要求1所述的桥梁结构损伤识别方法，其特征在于，获得所述预设损伤识别诊断模型的过程包括：
建立所述目标桥梁结构的基准有限元模型；
基于所述目标桥梁结构预设的损伤工况、输入参数和响应参数进行试验设计，获得试验设计矩阵；
将所述试验设计矩阵代入所述基准有限元模型进行计算，获得损伤样本数据；
根据所述损伤样本数据分别对至少两个损伤识别诊断模型进行计算，并根据计算结果获得每个损伤识别诊断模型的精度；
将精度最高的损伤识别诊断模型确定为所述预设损伤识别诊断模型。


3.如权利要求2所述的桥梁结构损伤识别方法，其特征在于，在基于所述目标桥梁结构预设的损伤工况、输入参数和响应参数进行试验设计，获得试验设计矩阵之前，还包括：
根据至少两个损伤识别诊断模型中初始化每个损伤识别诊断模型所需的最小样本点数，确定进行所述试验设计的试验设计次数和模型计算采样点数。


4.如权利要求3所述的桥梁结构损伤识别方法，其特征在于，所述根据所述损伤样本数据分别对至少两个损伤识别诊断模型进行计算，包括：
对所述损伤样本数据进行采样，采样点的数目与所述模型计算采样点数相同，获得采样数据；
根据所述采样数据分别对至少两个损伤识别诊断模型进行计算。


5.如权利要求4所述的桥梁结构损伤识别方法，其特征在于，每个损伤识别诊断模型的精度包括R2检验结果和相对均方根误差；
所述根据计算结果获得每个损伤识别诊断模型的精度，包括：
根据获得每个损伤识别诊断模型的精度；
其中，R2为损伤识别诊断模型的R2检验结果，RMS为损伤识别诊断模型的相对均方根误差，yrs(j)为所述采样数据中第j个样本点对应的损伤识...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘杰，王海龙，刘庆宽，张瑞云，王国安，徐永峰，张志国，吕鹏，曹立辉，
申请(专利权)人：石家庄铁道大学，河北建筑工程学院，
类型：发明
国别省市：河北;13