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文档简介

本发明公开了一种缆索腐蚀钢丝寿命评估包括疲劳寿命预测值以及疲劳寿命预测值对应命预测模型实现对缆索钢丝的寿命预测以及对2获取腐蚀钢丝疲劳试验数据,所述腐蚀钢丝疲劳试验数据包将待预测缆索的物理参数输入至所述目标寿命预测模型进行寿命预基于所述腐蚀钢丝疲劳试验数据获取缆索物理约束条件,所述缆索物理约束条件包;对所述腐蚀钢丝疲劳试验数据进行预处理,所述预处理包括数据清洗根据所述几何形状和所述裂纹形态确定几何;根据所述应力强度因子范围和所述预处理后的腐蚀钢丝疲劳试验数据获取缆索物理3;;根据所述数据似然函数和所述物理约束似然函数构;根据所述原始预测模型对所述腐蚀观测数据和所述腐蚀预测数据6.如权利要求1至5中任一项所述的缆索腐蚀钢丝寿将预处理后的物理参数输入至所述目标寿命预测模型进行寿根据所述不确定性量化参数确定所述疲劳寿命预测值对应基于所述待预测缆索的应用场景信息、所述疲劳寿命预测值数据获取模块,用于获取腐蚀钢丝疲劳试验数据,所述腐蚀钢丝4模型训练模块,用于基于所述数据集对所述初始预测模型进行寿命评估模块,用于将待预测缆索的物理参数输入至所述目括疲劳寿命预测值以及所述疲劳寿命预测值对应的8.一种缆索腐蚀钢丝寿命评估设备,其特征在9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机蚀钢丝寿命评估程序,所述缆索腐蚀钢丝寿命评估程序被处理器执行时实现如权利要求15;6根据所述几何形状和所述裂纹形态确定几何基于所述预处理后的腐蚀钢丝疲劳试验数据获取各缆索钢丝的应力范围和裂纹;根据所述应力强度因子范围和所述预处理后的腐蚀钢丝疲劳试验数据获取缆索;;根据所述数据似然函数和所述物理约束似然函数构;7根据所述原始预测模型对所述腐蚀观测数据和所述腐蚀预测数据进行误差分析,根据所述不确定性量化参数确定所述疲劳寿命预测值对应果包括疲劳寿命预测值以及所述疲劳寿命预测计算机程序配置为实现如上文所述的缆索腐蚀钢丝8[0018]图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的缆索腐蚀钢丝寿命评估设备的结口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真Wireless_Fidelity,WI_FI接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(Random[0023]本领域技术人员可以理解,图1中示出的结构并不构成对缆索腐蚀钢丝寿命评估[0025]在图1所示的缆索腐蚀钢丝寿命评估设备中,网络接口1004主要用于与网络服务9索腐蚀钢丝寿命评估设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的缆索腐蚀钢丝寿命评[0032]上述应力比参数R可以是是指一个应力循环中的最小应力与最大应力的比率(0测模型可以是贝叶斯物理信息神经网络模型(BayesianPhysics_InformedNeural[0042]步骤S40:基于所述数据集对所述初始预测模型进行训练,获得目标寿命预测模述隐藏层通过多层神经网络捕获输入变量的非线性关系,输出层预测疲劳寿命N和裂纹扩基于寿命预测结果对所述待预测缆索进行腐;;步骤S502:将预处理后的物理参数输入至所述目标寿命预测模型进行寿命预测,[0057]评估设备基于位置海拔信息获取桥梁的具体地理位置和海拔,因为海拔影响气[0059]在一些实施例中,评估设备可根据气候分类将桥梁所处是贝叶斯物理信息神经网络模型(BayesianPhysics_InformedNeuralNetworks,;索物理约束条件可表示缆索钢丝的裂纹深度随;;应力强度因子范围和预处理后的腐蚀钢丝疲劳试验数据获取缆索物理约束条件参照如下;展速率参数和材料应力敏感度参数基于缆索钢丝;步骤S33:将所述缆索物理约束条件嵌入至所述原始物理模型,获得初始预测模;;;x为;其中,p(WID,G)为后验概率,p(DIW)为数据似然函数,p(GIW)为物理约束似;;于确保模型输出符合物理规律,通过对数据似然函数和物理约束似然函数进行联合训练,[0085]进一步地,为了准确构建数据似然函数,提升模型训练和优化效率,上述步骤步骤S3323:根据所述原始预测模型对所述腐蚀观测数据和所述腐蚀预测数据进[0086]需要说明的是,数据似然函数反映腐蚀观测数据与腐蚀预测数据之间的匹配程;;上述的任意合适的组合。在本实施例中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序[0093]本发明计算机程序产品具体实施方式与上述缆索腐蚀钢丝寿命评估方法各实施结果包括疲劳寿命预测值以及所述疲劳寿命预测值对应的;;根据所述应力强度因子范围和所述预处理后的腐蚀钢丝疲劳试验数据获取缆索;;根据所述数据似然函数和所述物理约束似然函数构;缆索腐蚀钢丝寿命评估系统的有益效果与上述实施例提供的缆索腐蚀钢丝寿命评估方法法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件

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