【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于桥梁健康监测，更具体地说，是涉及一种用于桥梁结构健康监测的数字孪生模型及建模方法。
技术介绍
1、桥梁结构在其长期服役的过程中，会持续受到复杂、甚至是极端环境荷载的作用。环境荷载长时间作用在桥梁结构，虽不会显著地导致桥梁结构的脆性破坏，但其对桥梁结构的长期累积作用会对桥梁结构的安全性能产生影响，增大事故发生风险。影响桥梁结构安全性能的环境载荷有多种，比如温度、湿度、日照辐射、桥梁所受风力等。现有技术中直接通过检测相关环境数据判定桥梁结构安全性能是否存在风险是困难的。
2、因此，设计一种桥梁结构健康监测的模型，以实现对桥梁结构安全性能的精准判断是很有必要的。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种用于桥梁结构健康监测的数字孪生模型及建模方法，旨在解决现有技术存在的模型不能精准的完成对桥梁结构安全性能的判断的技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：提供一种用于桥梁结构健康监测的数字孪生模型的建模方法，包括以下步骤：
3、构建桥梁环境感知有效数据集合，该集合包括加速度数据；
4、建立桥梁结构有限元分析模型，对该模型进行优化，求解桥梁结构线性、非线性响应；
5、基于桥梁环境感知有效数据集合构建桥梁结构数据驱动模型；
6、基于桥梁结构数据驱动模型求解桥梁结构安全性能预警阈值；
7、基于桥梁结构有限元分析模型和桥梁结构安全性能预警阈值构建桥梁结构健康监测数字孪生模型,使
8、优选地，建立桥梁结构有限元分析模型包括以下步骤：
9、构建桥梁结构初始有限元模型；
10、设置有限元更新频率，求解桥梁结构高敏感度影响因素；
11、设置桥梁结构高敏感度影响因素变化曲线，采集敏感样本，并计算桥梁横向前三阶、纵向前两阶阵型的频率；
12、求解以桥梁横向前三阶、纵向前两阶阵型的频率为因变量的五个响应面，确定桥梁横向前三阶、纵向前两阶阵型的频率区间；
13、求解桥梁结构横向和竖向的自振频率；
14、抽取上一步骤得到的频率信号样本，获取频率变化区间的最优变量值；
15、计算风荷载：
16、f＝aw
17、其中，f为桥梁所受横向风荷载，a为桥梁横向迎风面积，为桥梁横向风压，ρ为空气密度，v为桥梁所受横向风速。
18、优选地，在建立桥梁结构有限元分析模型的步骤中，应用经验模态分解方法分解加速度数据的本征模态函数，分别对不同本征模态函数实施hilbert变换由时域变换到频域，变换公式为：
19、
20、其中，re为hilbert频谱，a(t)为顺时振幅，θ(t)为相位；所需的瞬时频率计算公式为：
21、
22、优选地，构建桥梁环境感知有效数据集合包括以下步骤：
23、采集桥梁环境感知数据；
24、对桥梁环境感知数据进行数据清洗；数据清洗的实现公式为：
25、
26、式中：vmiss为缺失值，va为缺失值前一时间点的值，vb缺失值前一时间点的值，tmiss为缺失值的时间点，ta为缺失值前一时间点，tb为缺失值后一时间点
27、构建桥梁环境感知有效数据集合。
28、优选地，构建桥梁结构数据驱动模型包括以下步骤：
29、根据桥梁环境感知有效数据集合分别构建输入样本集x和输出样本集y,并分别进行归一化；
30、构建贝叶斯权重后验概率分布:
31、
32、其中,w为概率层的权重集合，x代表概率层的输入数据，y代表概率层的输出数据，p(w)为权重的先验分布，p(y∣x,w)为输出数据在确定概率层权重与输入数据条件下的概率分布，p(y∣x)为输入数据在确定输入数据条件下的概率分布；
33、引入证据下界l近似概率层权重w的后验分布：
34、l(x,y,q)＝eq(w)[log p(y∣x,w)+log p(w)-log q(w)]；
35、利用对总样本的小批量抽样近似条件似然求解代求期望的后验对数概率p(w∣x,y)，
36、求解并更新q(w)的方差：σ′i＝σi-f[l(xi,yi,q),σi]，式中f(·)表示adam优化算法。
37、优选地，基于桥梁结构数据驱动模型求解桥梁结构安全性能预警阈值,求解过程为:
38、
39、其中,[e]为残差集合，y为实际测量输出响应，为所述步骤3建立的数据驱动模型预测输出。
40、优选地，在基于桥梁结构数据驱动模型求解桥梁结构安全性能预警阈值中,通过检验残差是否超过基于学习过程中残差正态分布的95％置信限的阈值判定桥梁是否存在结构安全性风险。
41、优选地，所述桥梁环境感知数据包括桥梁所受风速、桥梁振动加速度、桥梁环境温度、桥梁环境湿度、桥面压力和桥梁gnss数据中的一种或多种。
42、优选地，将桥梁结构有限元分析模型和桥梁结构安全性能预警阈值输入brim模型中构建桥梁结构健康监测数字孪生模型。
43、一种用于桥梁结构健康监测的数字孪生模型，为根据上文任一项方法构建而成的模型。
44、本专利技术提供的一种用于桥梁结构健康监测的数字孪生模型及建模方法及数字孪生系统的有益效果在于：与现有技术相比，本专利技术一种用于桥梁结构健康监测的数字孪生模型及建模方法及数字孪生系统，应用有限元分析工具建立桥梁结构理论模型，应用人工智能工具建立桥梁结构数据驱动模型，应用brim模型工具融合建立的理论模型和数据驱动模型，实现桥梁结构数字孪生模型的自适应修正，并可用于桥梁结构健康监测。
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1.一种用于桥梁结构健康监测的数字孪生模型的建模方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种用于桥梁结构健康监测的数字孪生模型的建模方法，其特征在于，建立桥梁结构有限元分析模型包括以下步骤：
3.如权利要求2所述的一种用于桥梁结构健康监测的数字孪生模型的建模方法，其特征在于，在建立桥梁结构有限元分析模型的步骤中，应用经验模态分解方法分解加速度数据的本征模态函数，分别对不同本征模态函数实施Hilbert变换由时域变换到频域，变换公式为：
4.如权利要求1所述的一种用于桥梁结构健康监测的数字孪生模型的建模方法，其特征在于，构建桥梁环境感知有效数据集合包括以下步骤：
5.如权利要求1所述的一种用于桥梁结构健康监测的数字孪生模型的建模方法，其特征在于，构建桥梁结构数据驱动模型包括以下步骤：
6.如权利要求1所述的一种用于桥梁结构健康监测的数字孪生模型的建模方法，其特征在于，基于桥梁结构数据驱动模型求解桥梁结构安全性能预警阈值,求解过程为:
7.如权利要求1所述的一种用于桥梁结构健康监测的数字孪生模型的
8.如权利要求1所述的一种用于桥梁结构健康监测的数字孪生模型的建模方法，其特征在于，所述桥梁环境感知数据包括桥梁所受风速、桥梁振动加速度、桥梁环境温度、桥梁环境湿度、桥面压力和桥梁GNSS数据中的一种或多种。
9.如权利要求1所述的一种用于桥梁结构健康监测的数字孪生模型的建模方法，其特征在于，将桥梁结构有限元分析模型和桥梁结构安全性能预警阈值输入BrIM模型中构建桥梁结构健康监测数字孪生模型。
10.一种用于桥梁结构健康监测的数字孪生模型，其特征在于，为根据权利要求1至9任一项方法构建而成的模型。
...【技术特征摘要】
1.一种用于桥梁结构健康监测的数字孪生模型的建模方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种用于桥梁结构健康监测的数字孪生模型的建模方法，其特征在于，建立桥梁结构有限元分析模型包括以下步骤：
3.如权利要求2所述的一种用于桥梁结构健康监测的数字孪生模型的建模方法，其特征在于，在建立桥梁结构有限元分析模型的步骤中，应用经验模态分解方法分解加速度数据的本征模态函数，分别对不同本征模态函数实施hilbert变换由时域变换到频域，变换公式为：
4.如权利要求1所述的一种用于桥梁结构健康监测的数字孪生模型的建模方法，其特征在于，构建桥梁环境感知有效数据集合包括以下步骤：
5.如权利要求1所述的一种用于桥梁结构健康监测的数字孪生模型的建模方法，其特征在于，构建桥梁结构数据驱动模型包括以下步骤：
6.如权利要求1所述的一种用于桥梁结构健康监测的数字孪生模型的建模方法，其特征在于，基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：孟晓林，刘岩，李娇娇，杨嘉欣，胡亮亮，赵诗雨，李金沛，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：
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