CN119398980A 基于损伤识别的智能桥梁加固决策生成方法、装置及设备 （郑州市交通规划勘察设计研究院有限公司）

连霍高速交叉口沟赵收费站对面郑州基于损伤识别的智能桥梁加固决策生成方行桥梁损伤识别和评估，得到桥梁损伤特征图加固效果进行耦合计算评估，得到优化加固方2对桥梁结构进行多源数据采集，通过多模态数据融合算法对采集的数据进行预处理，通过多分支神经网络模型对所述桥梁状态数据集进行桥梁损伤识别和对所述桥梁损伤特征图谱进行智能决策分析，生成初步加对所述候选加固策略集进行参数化建模和多尺度仿真，并对加固效果对所述优化加固方案进行虚拟施工规划，通过智能调度算法生成施工流程模对所述目标施工方案进行实时监测和反馈，并通过自适应控制算法对对桥梁结构进行振动信号采集，通过小波变换对振动信号进行噪声消对桥梁结构进行应变数据采集，通过中值滤波对应变数据进行异对桥梁结构进行位移数据采集，通过卡尔曼滤波对位移数据进行数对融合特征张量进行降维处理，得到降维后的特征向量，并对桥梁状态数据集进行时间窗口划分，通过滑动窗口算法对数据进行分段处对频域特征矩阵进行卷积神经网络处理，通过多层卷积对全局特征向量进行长短时记忆网络处理，通过时序依赖建模捕捉对注意力加权特征进行全连接层处理，通过多层感知机进行特征对损伤类型概率分布进行阈值过滤，通过设定置信度阈值筛3对桥梁损伤特征图谱进行图卷积网络处理，通过空间特征提取获取损伤的拓扑关系，对损伤表征向量进行聚类分析，通过K_means算法将相似损伤分组，得到损伤类别集对加固优先级排序进行知识图谱匹配，通过语义相似度对可行加固方案集进行多目标优化，通过遗传算法平衡加固效果与成本对方案决策路径进行蒙特卡洛模拟，通过随机采样评估方案的稳健性对候选加固策略集进行参数化建模，通过非均匀有理B样条技术生成加固构件的几何对所述有限元模型进行材料属性分配，通过本构关系数对所述计算就绪模型进行宏观尺度仿真，通过非线性有限元方法计算整体结构响应，对所述关键区域应力分布进行介观尺度仿真，通过离散元方法模拟材料内部损伤演对所述临界应力强度因子进行可靠度评估，通过一阶二阶矩方法计算结构失效概率，对所述关键工序序列进行资源需求分析，通过资源平衡算法优化资源对所述可行资源方案进行施工模拟，通过离散事件仿真技术评估施工4对所述进度调整建议进行智能调度优化，通过启发式算法生成多个调对所述最优调度方案进行风险评估，通过蒙特卡洛模拟分析对目标施工方案进行传感器布置规划，通过最优覆盖算法确定监测点对所述实时监测方案进行数据采集，通过边缘计算技术对采集数据进行预处对所述施工过程异常事件进行原因诊断，通过贝叶斯网络推理分对所述调整优先级列表进行方案生成，通过强化学习算法制定调整策略，得到对所述最优调整方案进行执行指令生成，通过语义解析8.一种基于损伤识别的智能桥梁加固决策生成装置，用于实现如权利要求1_7任一项采集模块，用于对桥梁结构进行多源数据采集，通过多模态数据评估模块，用于通过多分支神经网络模型对所述桥梁状态数据集进行桥仿真模块，用于对所述候选加固策略集进行参数化建模和多尺度仿真规划模块，用于对所述优化加固方案进行虚拟施工规划，通过智能调反馈模块，用于对所述目标施工方案进行实时监测和反馈56机器可读指令被所述处理器执行时执行上述的基于损伤识别的智能桥梁加固决策生成方[0016]图1为本申请实施例中基于损伤识别的智能桥梁加固决策生成方法的一个实施例[0017]图2为本申请实施例中基于损伤识别的智能桥梁加固决策生成装置的一个实施例7例中基于损伤识别的智能桥梁加固决策生成方[0022]步骤S102、通过多分支神经网络模型对桥梁状态数据集进行桥梁损伤识别和评8[0029]对候选加固策略集进行参数化建模和多尺度仿真，首先使用非均匀有理B样条技9中存在一些突发性的异常值。使用窗口大小为5的中值滤波处理后，异常值数量减少了[0045](1)对桥梁状态数据集进行时间窗口划分，通过滑动窗口算法对数据进行分段处[0046](2)对频域特征矩阵进行卷积神经网络处理，通过多层卷积和池化操作提取局部于识别桥梁结构的振动特性和潜在的异常模式。对频域特征矩阵进行卷积神经网络(CNN)[0053]例如，假设对一座长度为500米的钢箱梁桥进行损伤识别。桥梁状态数据集包含[0054]全局特征向量输入到一个双层LSTM网络，每层包含128个隐藏单元。LSTM输出的128维时序特征向量经过一个包含8个注意力头的多头自注意力层，得到512维的注意力加[0057](1)对桥梁损伤特征图谱进行图卷积网络处理，通过空间特征提取获取损伤的拓[0059](3)对加固优先级排序进行知识图谱匹配，通过语义相似度计算选择适用的加固入技术如Node2Vec或GraphSAGE可以用于这一步骤，它们能够保留图的结构信息和节点特[0063]对加固优先级排序进行知识图谱匹配，通过语义相似度计算选择适用的加固技[0070](3)对计算就绪模型进行宏观尺度仿真，通过非线性有限元方法计算整体结构响[0071](4)对关键区域应力分布进行介观尺度仿真，通过离散元方法模拟材料内部损伤[0072](5)对临界应力强度因子进行可靠度评估，通过一阶二阶矩方法计算结构失效概[0074]对计算就绪模型进行宏观尺度仿真，采用非线性有限元方法计算整体结构响(影响概率30平均延误2天)和材料供应风险(影响概率10平均延误3天)为主要风险。应变传感器可能需要较高的采样频率(如100Hz)，而位移传感器的采样频率可能较低(如技术对采集数据进行预处理。边缘计算将部分数据处理任务下放到靠近数据源的边缘节[0100]上面对本申请实施例中基于损伤识别的智能桥梁加固决本申请实施例中基于损伤识别的智能桥梁加固决策生成装置一个[0102]评估模块202，用于通过多分支神经网络模型对所述桥梁状态数据集进行桥梁损加固实施过程的适应性和鲁棒性，能够有效应对施工过程中的各种不确定因素和突发情