CN119442112A 基于传感网络的防波堤结构健康监测方法 （天津大学）_第1页
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文档简介

所2S1：在防波堤的预定结构位置布置多个类型的S3：采用特征映射的方法，将S2预处理后的数S7：根据健康状态评估结果设定健康阈值，当3不同位置的应力应变分布，根据应变测量值，具体利用胡克定律进行应力计算，公式为：4S531：为每个输入特征分配高斯先验分布，通S532：构建预测模型的似然函数，将防波堤的S535：输出优化后的稀疏贝叶斯学习模型，最终输S541：将经过预处理和特征提取的历史监测数据作为训练集输入到稀疏贝叶斯模型S542：引入交叉验证技术评估模型的泛化能力，具5前防波堤的综合健康评分；wj表示评估模型中第j个特征的权重；x为实时采集的第j个特6评估防波堤当前的结构健康状态并预测未来的劣78S54：利用历史监测数据训练稀疏贝叶斯模型，结合交叉验证评估模型的泛化能9[0019]下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。同用于评估防波堤当前的结构健康状态并预测未来网络将这些数据传输至中央控制节点进行进一步处理且；x(t),x2(t),…",x,(t)分别为时间t时刻不同传感器类型时间t-i时刻的原始数据点；上述步骤通过采用特征映射和加权融合方法将多维度传感数S41：基于预设的防波堤的结构力学模型，利用有限元分析（FiniteElement波堤结构进行应力和应变计算，计算的核心方程是基于弹性力学理论的平衡方程：V·t+q=0，其中，t为防波堤结构内的应力张量；q为施加在防波堤上的外部荷载体从而优化模型的特征权重和稀疏性参数，构建出能够准确预测防波堤健康状态的评估模S54：利用历史监测数据训练稀疏贝叶斯模型，结合交叉验证评估模型的泛化能,并假设每个权重遵循高斯先验分布，定义如下其,该似然函数用于描述给定输入数据x和权重”算，公式如下其中，为后验分布；式为此a和β,计算权重的后验分布；用程序推送至管理人员的

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