【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及土木工程，尤其涉及一种基于几何偏差激光扫描的结构有限元模型修正方法。
技术介绍
1、早期建设的工程结构由于受到环境侵蚀、荷载长期作用及材料老化等不良影响，结构的抗力衰减及损伤积累将不可避免，威胁到工程结构正常使用的安全性与适用性，因此，运维阶段的工程结构健康监测和安全评估尤为必要，其中有限元模型发挥着关键作用。
2、然而，由于工程结构的几何特征会随着时间逐渐改变，结构损伤，材料腐蚀等现象也有可能出现，基于设计图纸的工程结构有限元模型在运维阶段存在着明显缺陷，无法承担起健康监测和结构安全评估等重要工作。而要实现结构健康监测系统的各项功能，必须依赖于能反映实际工程结构工作状况的精细有限元模型。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种基于几何偏差激光扫描的结构有限元模型修正方法，旨在解决现有技术中基于设计图纸的工程结构有限元模型在运维阶段存在着明显缺陷，无法承担起健康监测和结构安全评估等重要工作的问题。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案如下：
3、第一方面，本专利技术提供一种基于几何偏差激光扫描的结构有限元模型修正方法，其中，所述方法包括：
4、采集工程结构的三维激光点云数据，基于所述三维激光点云数据，确定所述工程结构的几何偏差，所述几何偏差反映的是所述工程结构的有限元模型的节点坐标与真实测量值之间的差异；
5、建立工程结构的有限元模型，基于所述有限元
6、基于所述几何偏差与所述工程结构模态参数，构建综合目标优化函数，并基于所述综合目标优化函数对所述有限元模型进行修正。
7、在一种实现方式中，所述采集工程结构的三维激光点云数据，包括：
8、根据所述工程结构的现场环境情况和三维激光扫描仪的参数信息，规划数据采集站点、采集路线和采集方案；
9、基于所述数据采集站点、所述采集路线和所述采集方案，控制所述三维激光扫描仪采集所述工程结构表面的三维激光点云数据。
10、在一种实现方式中，所述基于所述三维激光点云数据，确定所述工程结构的几何偏差，包括：
11、对所述三维激光点云数据进行预处理，并基于预处理后的三维激光点云数据完成所述工程结构中组件各个表面点云数据的分割；
12、基于所述工程结构中组件各个表面点云数据，确定所述工程结构中组件的几何特征，并得到所述工程结构中组件截面的所有特征线型；
13、基于所述工程结构中组件的特征线型与预设的设计线性进行比对，得到重所述工程结构中组件的几何偏差。
14、在一种实现方式中，所述建立工程结构的有限元模型，基于所述有限元模型进行模态分析，包括：
15、基于所述工程结构的图纸建立结构几何模型，使用实体单元将结构几何模型离散化为有限元网格，得到有限元模型；
16、为所述有限元模型赋予材料属性，根据实际工程条件为所述有限元模型施加边界条件和载荷；
17、基于所述有限元模型进行模态分析，计算所述工程结构在不同方向的自振频率和振型，得到所述工程模型的动态特性。
18、在一种实现方式中，所述基于所述工程结构的动态监测数据，进行工程结构模态参数的识别，包括：
19、采用直方图法对所述工程结构的动态监测数据进行筛选，筛选后的动态监测数据的直方图服从正态分布；
20、对筛选后的动态监测数据进行预处理，包括消除动态监测数据中的趋势项和毛刺以及去噪处理；
21、基于时频域相互验证的方法对预处理后的动态监测数据进行工程结构模态参数的识别。
22、在一种实现方式中，所述基于所述几何偏差与所述工程结构模态参数，构建综合目标优化函数，包括：
23、建立所述几何偏差所对应的几何偏差目标函数以及建立所述工程结构模态参数所对应的模态参数目标函数，其中，所述模态参数目标函数包括固有频率部分和振型部分；
24、结合所述几何偏差目标函数与所述模态参数目标函数，得到所述综合目标优化函数。
25、在一种实现方式中，所述基于所述综合目标优化函数对所述有限元模型进行修正，包括：
26、通过遗传算法模拟自然选择和遗传机制，对所述综合目标优化函数进行迭代优化，根据迭代后的综合目标优化函数对所述有限元模型进行修正，修正的内容为所述工程结构在不同方向的自振频率和振型。
27、第二方面，本专利技术实施例还提供一种基于几何偏差激光扫描的结构有限元模型修正系统，其中，所述系统包括：
28、几何偏差确定模块，用于采集工程结构的三维激光点云数据，基于所述三维激光点云数据，确定所述工程结构的几何偏差，所述几何偏差反映的是所述工程结构的有限元模型的节点坐标与真实测量值之间的差异；
29、模态参数识别模块，用于建立工程结构的有限元模型，基于所述有限元模型进行模态分析，并基于所述工程结构的动态监测数据，进行工程结构模态参数的识别；
30、有限元模型修正模块，用于基于所述几何偏差与所述工程结构模态参数，构建综合目标优化函数，并基于所述综合目标优化函数对所述有限元模型进行修正。
31、第三方面，本专利技术实施例还提供一种终端，其中，所述终端包括存储器、处理器及存储在存储器中并可在处理器上运行的基于几何偏差激光扫描的结构有限元模型修正程序，处理器执行基于几何偏差激光扫描的结构有限元模型修正程序时，实现上述方案中任一项的基于几何偏差激光扫描的结构有限元模型修正方法的步骤。
32、第四方面，本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，其中，计算机可读存储介质上存储有基于几何偏差激光扫描的结构有限元模型修正程序，所述基于几何偏差激光扫描的结构有限元模型修正程序被处理器执行时，实现上述方案中任一项所述的基于几何偏差激光扫描的结构有限元模型修正方法的步骤。
33、有益效果：与现有技术相比，本专利技术提供了一种基于几何偏差激光扫描的结构有限元模型修正方法，本专利技术首先采集工程结构的三维激光点云数据，基于所述三维激光点云数据，确定所述工程结构的几何偏差，所述几何偏差反映的是所述工程结构的有限元模型的节点坐标与真实测量值之间的差异。然后，建立工程结构的有限元模型，基于所述有限元模型进行模态分析，并基于所述工程结构的动态监测数据，进行工程结构模态参数的识别。最后，基于所述几何偏差与所述工程结构模态参数，构建综合目标优化函数，并基于所述综合目标优化函数对所述有限元模型进行修正。本专利技术结合几何偏差和动态监测数据进行有限元模型的综合修正，既考虑几何变化，又反映结构动态响应，提高了工程结构的有限元模型的准确性。相比传统方法，本专利技术减少了对单一监测数据质量的依赖，降低了数据噪声和误差的影响，提高了修正过程的鲁棒性。
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1.一种基于几何偏差激光扫描的结构有限元模型修正方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于几何偏差激光扫描的结构有限元模型修正方法，其特征在于，所述采集工程结构的三维激光点云数据，包括：
3.根据权利要求2所述的基于几何偏差激光扫描的结构有限元模型修正方法，其特征在于，所述基于所述三维激光点云数据，确定所述工程结构的几何偏差，包括：
4.根据权利要求1所述的基于几何偏差激光扫描的结构有限元模型修正方法，其特征在于，所述建立工程结构的有限元模型，基于所述有限元模型进行模态分析，包括：
5.根据权利要求4所述的基于几何偏差激光扫描的结构有限元模型修正方法，其特征在于，所述基于所述工程结构的动态监测数据，进行工程结构模态参数的识别，包括：
6.根据权利要求1所述的基于几何偏差激光扫描的结构有限元模型修正方法，其特征在于，所述基于所述几何偏差与所述工程结构模态参数，构建综合目标优化函数，包括：
7.根据权利要求1所述的基于几何偏差激光扫描的结构有限元模型修正方法，其特征在于，所述基于所述综合目标优
8.一种基于几何偏差激光扫描的结构有限元模型修正系统，其特征在于，所述系统包括：
9.一种终端，其特征在于，所述终端包括存储器、处理器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的基于几何偏差激光扫描的结构有限元模型修正程序，所述处理器执行基于几何偏差激光扫描的结构有限元模型修正程序时，实现如权利要求1-7任一项所述的基于几何偏差激光扫描的结构有限元模型修正方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有基于几何偏差激光扫描的结构有限元模型修正程序，所述基于几何偏差激光扫描的结构有限元模型修正程序被处理器执行时，实现如权利要求1-7任一项所述的基于几何偏差激光扫描的结构有限元模型修正方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于几何偏差激光扫描的结构有限元模型修正方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于几何偏差激光扫描的结构有限元模型修正方法，其特征在于，所述采集工程结构的三维激光点云数据，包括：
3.根据权利要求2所述的基于几何偏差激光扫描的结构有限元模型修正方法，其特征在于，所述基于所述三维激光点云数据，确定所述工程结构的几何偏差，包括：
4.根据权利要求1所述的基于几何偏差激光扫描的结构有限元模型修正方法，其特征在于，所述建立工程结构的有限元模型，基于所述有限元模型进行模态分析，包括：
5.根据权利要求4所述的基于几何偏差激光扫描的结构有限元模型修正方法，其特征在于，所述基于所述工程结构的动态监测数据，进行工程结构模态参数的识别，包括：
6.根据权利要求1所述的基于几何偏差激光扫描的结构有限元模型修正方法，其特征在于，所述基于所述几何偏差与所述工程结构模态参数，构建综...
【专利技术属性】
技术研发人员：柳成荫，韩喜双，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学深圳哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院，
类型：发明
国别省市：
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