桥梁结构状态评估方法、装置以及电子设备与流程

1.本发明涉及监测领域，尤其涉及一种桥梁结构状态评估方法、装置以及电子设备。


背景技术：

2.桥梁结构是交通线路中的关键枢纽工程，其结构安全在社会稳定、经济发展中起着至关重要的作用。随着桥梁工程理论的不断发展和完善，以及新的建筑材料与施工工艺的迅速发展，出现跨度越来越大、结构越来越复杂的大型桥梁，其在交通出行中的连接作用也愈加显著。然而桥梁在长期运行使用过程中，在环境变化、车辆荷载、偶然荷载作用下，会发生表观病害、内部病害、材料老化等损伤，最终表现为结构性能的下降和使用寿命的缩减，危及交通出行安全。
3.从而，有必要对桥梁进行结构响应状态评估，目前，常用的评估方法是通过人工检验，容易导致状态评估可靠性较低。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供一种桥梁结构状态评估方法、装置以及电子设备，以解决现有桥梁结构响应状态评估可靠性较低的问题。
5.为解决上述技术问题，本发明是这样实现的：
6.第一方面，本发明实施例提供了一种桥梁结构状态评估方法，所述桥梁结构状态评估方法包括：
7.获取目标桥梁的监测数据；
8.将所述监测数据输入预先获取的目标有限元模型进行预测，得到所述目标桥梁的预测结构响应结果；
9.其中，所述目标有限元模型的目标结构变量参数的目标值的取值区间是根据响应面模型确定的，所述响应面模型表示结构变量参数与结构响应数据之间的关系。
10.第二方面，本发明实施例提供一种桥梁检测装置，包括：
11.获取模块，用于获取目标桥梁的监测数据；
12.响应结果获取模块，用于将所述监测数据输入预先获取的目标有限元模型进行预测，得到所述目标桥梁的预测结构响应结果；
13.其中，所述目标有限元模型的目标结构变量参数的目标值的取值区间是根据响应面模型确定的，所述响应面模型表示结构变量参数与结构响应数据之间的关系。
14.第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括处理器，
15.所述处理器，用于获取目标桥梁的监测数据；以及
16.用于将所述监测数据输入预先获取的目标有限元模型进行预测，得到所述目标桥梁的预测结构响应结果；
17.其中，所述目标有限元模型的目标结构变量参数的目标值的取值区间是根据响应面模型确定的，所述响应面模型表示结构变量参数与结构响应数据之间的关系。
18.第四方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，所述程序被所述处理器执行时实现上述第一方面所述的桥梁结构状态评估方法的步骤。
19.第五方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的桥梁结构状态评估方法的步骤。
20.在本实施例中，采用的目标有限元模型的目标结构变量参数的目标值的取值区间是根据响应面模型确定的，响应面模型表示结构变量参数与结构响应数据之间的关系，在获取到目标桥梁的监测数据之后，可将其输入目标有限元模型，可通过目标有限元模型确定目标桥梁的预测结构响应结果，以实现对目标桥梁的监测，无需人工现场进行评估，可避免由于人工主观判断导致结构状态评估结果准确性较低的情况，通过上述目标有限元模型基于输入的监测数据实现对目标桥梁的评估得到预测结构响应结果，从而可提高对目标桥梁结构评估的准确性。
附图说明
21.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
22.图1是本发明实施例提供的一种桥梁结构状态评估方法的流程图之一；
23.图2是本发明实施例提供的另一种桥梁结构状态评估方法的流程图之二；
24.图3是本发明实施例提供的一种桥梁结构状态评估装置的结构示意图；
25.图4是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
26.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
27.参见图1，图1是本发明实施例提供的一种桥梁结构状态评估方法的流程图，用于终端设备，如图1所示，方法包括以下步骤：
28.步骤101：获取目标桥梁的监测数据。
29.监测数据可以为当前对目标桥梁进行实际监测获得的数据，可以包括但不限于目标桥梁的载荷数据(例如车辆载荷数据等)、环境数据等，环境数据可以包括但不限于风力、风向、温度、湿度等。
30.步骤102：将监测数据输入预先获取的目标有限元模型进行预测，得到目标桥梁的预测结构响应结果；
31.其中，目标有限元模型的目标结构变量参数的目标值的取值区间是根据响应面模型确定的，响应面模型表示结构变量参数与结构响应数据之间的关系。
32.预测结构响应结果也可以理解是评估结果，目标有限元模型基于输入的目标桥梁的监测数据进行仿真计算，得到仿真结构响应结果，即预测结构响应结果。目标有限元模型是经过历史监测数据进行修正后得到的有限元模型，目标有限元模型中包括目标结构变量参数，目标结构变量参数的目标值在取值区间内，而取值区间是根据表示结构变量参数与结构响应数据之间的关系的响应面模型确定的。
33.需要说明的是预测结构响应结果包括但不限于结构变形、结构应力、结构应变以及结构振动等，结构变量参数可包括但不限于结构变形、结构应力、结构应变以及结构振动等，结构变量参数可包括但不限于材料刚度、截面尺寸、边界条件、材料密度、拉索索力等。
34.在本实施例中，采用的目标有限元模型的目标结构变量参数的目标值的取值区间是根据响应面模型确定的，响应面模型表示结构变量参数与结构响应数据之间的关系，在获取到目标桥梁的监测数据之后，可将其输入目标有限元模型，可通过目标有限元模型确定目标桥梁的预测结构响应结果，以实现对目标桥梁的监测，无需人工现场进行评估，可避免由于人工主观判断导致结构状态评估结果准确性较低的情况，通过上述目标有限元模型基于输入的监测数据实现对目标桥梁的评估得到预测结构响应结果，从而可提高对目标桥梁结构评估的准确性。
35.在一个实施例中，目标有限元模型通过如下过程得到：
36.获取第一监测数据，第一监测数据包括目标结构响应数据以及第一参数的值，第一参数包括载荷参数和环境参数中的至少一项；
37.利用取值区间以及第一监测数据对初始有限元模型进行迭代修正，得到目标有限元模型。
38.需要说明的是，第一监测数据可以理解是桥梁的历史监测数据，第一监测数据中的目标结构响应数据可以是实际测量得到的真实的结构响应结果，另外，第一监测数据还可包括载荷参数和环境参数中的至少一项，载荷参数可以包括车辆载荷参数等。
39.取值区间可以是结构变量参数可能取值的范围，取值区间可预先根据响应面模型确定，在确定目标有限元模型的过程中，可利用取值区间以及第一监测数据对初始有限元模型进行迭代修正，得到目标有限元模型，以提高得到目标有限模型的性能，从而后续通过目标有限元模型基于输入的目标桥梁的监测数据进行预测，可提高得到的目标桥梁的预测结构响应结果的准确性。
40.在一个实施例中，利用第一监测数据对初始有限元模型进行迭代修正，得到目标有限元模型之前，还包括：
41.建立结构响应参数与结构变量参数之间的函数关系，函数关系包括第一系数；
42.将初始有限元模型中目标结构变量参数的值与第一结构响应数据代入函数关系，计算第一系数的值，第一结构响应数据为将第一参数的值输入初始有限元模型进行处理，得到的结构响应数据；
43.将第一系数的值代入函数关系，得到响应面模型；
44.将目标结构响应数据输入响应面模型进行处理，得到目标结构变量参数的第一值；
45.根据目标结构变量参数的第一值，确定取值区间。
46.结构响应指标可以理解是结构响应参数，其对应的结果可以理解为结构响应数
据，可以理解函数关系中结构响应指标为结构变量参数通过第一系数进行组合得到，函数关系中结构响应数据为因变量，结构变量参数为自变量。将初始有限元模型中目标结构变量参数的值与第一结构响应数据代入函数关系，计算第一系数的值，代入有关第一系数的函数关系中，即可得到响应面模型。目标结构响应数据的数量至少两个，每个目标结构响应数据输入响应面模型进行处理，可到目标结构变量参的一个值，即可得到目标结构变量参的至少两个值，然后确定第一值，第一值可以理解是包括上限值和下限值，即从得到的目标结构变量参的至少两个值中确定上限值和下限值，以此确定取值区间，即取值区间即为该下限值与上限值构成的区间。确定目标有限元模型中的过程中，依赖该取值区间，使得得到的目标有限元模型中目标结构变量参数的目标值在该取值区间内。
47.在一个实施例中，利用取值区间以及第一监测数据对初始有限元模型进行迭代修正，得到目标有限元模型，包括：
48.基于取值区间，对初始有限元模型中目标结构变量参数的初始值进行调整，得到第一有限元模型，第一有限元模型中目标结构变量参数的调整后的值在目标区间内；
49.利用第一监测数据，对第一有限元模型进行迭代修正，得到目标有限元模型。
50.即首先初始化一个初始有限元模型，其中，目标结构变量参数有对应的初始值，在对初始有限元模型进行修正的过程中，即是对模型中的目标结构变量参数的值进行修正的过程，首先是利用取值区间，对初始有限元模型中目标结构变量参数的初始值进行调整，得到第一有限元模型，使得第一有限元模型中的目标结构参数的值在取值区间内，然后通过第一监测数据，对第一有限元模型进行迭代修正，也即是对模型中的目标结构参数的值的修正，得到目标有限元模型，使得到的目标有限元模型的性能提高，从而提高得到的结构响应结果的准确性。
51.在一个实施例中，在第n次的迭代修正的过程中，第一有限元模型对第一参数的值进行处理得到第二结构响应值，在第一有限元模型的目标函数的值小于预设阈值的情况下，将第n次的迭代修正后的第一有限模型确定为目标有限元模型；
52.其中，n为正整数，目标函数的值根据第二结构响应值与目标结构响应数据计算得到。
53.第二结构响应值可以理解是第二结构响应数据，模型得到的结构响应值与真实的结构响应数据可能存在差距，有限元模型修正主要目的在于使模型能够更加准确地反映原型的结构特征，尽可能地还原真实的结构响应数据，目标函数的值可以反映第二结构响应值与目标结构响应数据之间的差距，每次迭代修正后模型则会更新，在第一有限元模型的目标函数的值小于预设阈值的情况下，表示满足迭代修正停止条件，即经过第n次的迭代修正后满足停止条件，即可将第n次的迭代修正后的第一有限模型确定为目标有限元模型，实现模型的修正，如此，可提高得到的目标有限元模型的性能。
54.在一个实施例中，利用取值区间以及第一监测数据对初始有限元模型进行迭代修正，得到目标有限元模型之前，还包括：
55.根据预设响应阈值，对第一监测数据进行过滤，以更新第一监测数据；
56.其中，更新后的第一监测数据中每条数据的结构响应数据大于预设响应阈值。
57.即后续用到的第一监测数据均为更新后的第一监测数据，在本实施例中，对第一监测数据进行了筛选，具体利用了预设响应阈值，将第一监测数据中结构响应数据大于预
设响应阈值的响应数据保留，小于或等于预设响应阈值的响应数据过滤，得到更新后的第一监测数据，在确定目标有限元模型的过程中，利用取值区间以及更新后的第一监测数据对初始有限元模型进行迭代修正，得到目标有限元模型，如此，可减少计算量，提高模型修正效率。
58.在一个实施例中，第一监测数据包括第一参数的值以及目标结构响应数据，第一参数包括载荷参数和环境参数中的至少一项；
59.目标结构变量参数通过以下过程筛选得到：
60.将第一监测数据输入正交匹配跟踪算法，通过正交匹配跟踪算法计算多个结构变量参数中每个结构变量参数对于目标结构响应数据的贡献值；
61.根据多个结构变量参数的贡献值，从多个结构变量参数中筛选目标结构变量参数，目标结构变量参数的贡献值大于预设贡献值。
62.即在本实施例中，还可对结构变量参数进行筛选，以降低自变量参数的维度，从而可减少模型中结构变量参数的维度，减少计算量，提高确定目标有限元模型的效率。与此同时，在筛选过程中，是保留对目标结构响应数据贡献较大的结构变量参数，过滤了对目标结构响应数据贡献较大的结构变量参数，得到目标结构变量参数，依次作为有限元模型中的结构变量参数，进行修正得到目标有限元模型，可提高模型的性能。
63.下面以一个具体实施例对上述方法的过程加以具体说明。如图2所示，具体流程如下：
64.步骤201：获取第一监测数据；
65.步骤202：根据预设响应阈值，对所述第一监测数据进行过滤，以更新所述第一监测数据；
66.步骤203：进行结构变量参数筛选，确定目标结构变量参数；
67.步骤204：利用响应面模型确定的取值区间，对初始有限元模型中目标结构变量参数的初始值进行调整，得到第一有限元模型；
68.步骤205：利用第一有限元模型进行试算，得到第二结构响应值；
69.步骤206：检测所述第一有限元模型的目标函数的值是否小于预设阈值；
70.在不小于预设阈值的情况下，表示模型还不满足要求，继续进行修正，即执行步骤207，否则，执行步骤208；
71.步骤207：修正第一有限元模型中的目标结构变量参数的值；
72.执行步骤207后，返回步骤205继续进行试算，直到第一有限元模型的目标函数的值小于预设阈值，完成模型修正，即可得到目标有限元模型
73.步骤208：完成模型修正，得到目标有限元模型；
74.步骤208执行后，继续执行步骤209；
75.步骤209：将目标桥梁的监测数据输入目标有限元模型进行仿真计算，得到目标桥梁的仿真结构响应结果。
76.对于第一监测数据以及结构变量参数的筛选。
77.获取海量的、时空相关的、多维度的结构监测数据是后续进行结构状态量化评估的基础。第一监测数据应包含结构响应数据、车辆荷载数据以及环境数据等。其中，结构响应数据应包含但不限于结构变形、结构应力、结构应变、结构振动等；环境数据应包含但不
限于风力、风向、温度、湿度等。在后续的有限元模型试算与修正过程中，需要以荷载及环境数据作为输入值，以结构响应数据作为输出目标值。因此，需要对三类监测数据进行时间顺序的匹配，并基于桥梁设计阶段的结构分析结果提取安全限值，筛选超出限值的结构响应数据，更新第一监测数据。对于自变量参数(结构变量参数)，通过分析计算该参数对于结构响应数据影响的显著程度，去除对于响应影响较小的自变量参数，有效降低自变量参数维度。
78.(1)时间顺序的数据匹配。系统采集到的三类监测数据，其中荷载数据和环境数据作为后续模型校验修正过程中的输入值，结构响应数据作为输出目标值。为保证输入值与输出值之间的严格对应关系，以时间顺序为依据，将三类监测数据进行匹配。由于不同类型监测数据的采样频率不同，在匹配过程中以最高采样频率数据为标准设定时间节点，并对低频采样数据按照线性插值的方式进行补点，形成若干通过时间序列匹配的数据集：
79.r＝{r1,r2,r3...rn}
80.l＝{l1,l2,l3...ln}
81.e＝{e1,e2,e3...en}
82.其中，r代表结构响应数据集，l代表荷载数据集，e代表环境数据集，n为监测数据段内的时间节点总数。
83.(2)结构响应数据的筛选：桥梁健康监测系统获取的结构响应数据维数与桥梁上布置的传感器数量相同，理论上监测的结构响应数据维数越高，则能够更为准确地反映桥梁实际状态。但同时也会增加目标匹配的复杂度，造成求解无法收敛的问题。因此，通过建立一定的筛选原则，仅保留对结构判断有关键影响的监测数据。本技术采用的筛选原则为，按照桥梁结构计算报告筛选关键结构响应指标限值，只保留超出对应限值的监测数据。
84.(3)自变量参数的筛选：基于正交匹配跟踪算法(omp)，分别计算分析各个自变量参数(例如：各种材料刚度、各类截面尺寸、边界条件、材料密度、拉索索力等)对于计算响应的贡献值。设有限元模型计算的结构响应向量为r，结构变量参数向量为p，当结构变量参数发生微小变化时，结构响应的一阶泰勒展开式为：
[0085][0086]
上式可以改写为：
[0087]
sδp＝δr；
[0088]
其中，s为灵敏度矩阵：
[0089][0090]
m为结构响应指标的数量，n为结构变量参数的数量，利用正交匹配跟踪算法，使灵敏度矩阵中各列向量与响应向量依次点乘，计算s1、s2…
sn的贡献值，并以最大值为标准进
行结果归一化。保留归一化贡献值大于等于k的向量对应的自变量参数。k为自变量参数筛选因子，k可取(0.4～0.6)。即基于正交匹配跟踪算法的重构原理，认为灵敏度矩阵中各列向量作为基信号，基信号经过线性组合后可还原响应向量。通过计算该组合中各基信号的贡献值，定量得出灵敏度矩阵各列向量的影响程度，即得到贡献值。使基信号与结构响应向量依次点乘，所得的数值即为s1、s2…
sn的贡献值，即贡献值分别为g1、g2…gn
，并以最大值为标准进行结果归一化：
[0091][0092]
式中：g
max
为g1、g2…gn
中最大的一项。对贡献值进行归一化处理，以更新贡献值，后续利用更新后的贡献值进行自变量参数的筛选。保留归一化的贡献值大于预设贡献值的向量对应的自变量参数，预设贡献值为自变量参数筛选因子，可取0.4-0.6的值。
[0093]
对于确定模型的自变量参数的取值区间(即取值范围)。
[0094]
在进行有限元模型试算校核时，首先确定自变量参数的取值范围，并进一步选定参数初始值，以加快迭代计算速度，避免收敛过慢的问题。本实施例使用响应面模型的原理进行参数取值范围计算。
[0095]
例如，利用桥梁竣工阶段校核完成的有限元模型(初始有限元模型)进行计算，建立结构响应指标与结构变量参数之间的函数关系，用以构建响应面模型。响应面模型采用二阶不完全多项式函数形式，其表达形式如下：
[0096][0097]
式中，r为结构有限元模型计算响应；βi为第j个系数，k可以理解为结构变量参数筛选后目标结构自变量参数中参数的数量，第一系数包括2k+1个系数；pj为第i个结构变量参数。
[0098]
将结构变量参数数值和有限元模型计算的第一结构响应数据代入至上述函数关系，釆用回归分析方法，在设计参数的变化范围内拟合得出响应面函数的系数，即得到响应面模型。可重复进行多组有限元模型计算，与响应面模型计算结果对比，验证响应面模型精度，完成响应面模型的构建。
[0099]
利用得到的响应面模型函数，将筛选后的监测系统采集的各结构响应数据代入计算，获取自变量参数取值的上限制和下限值，并构建形成自变量参数的取值区间。
[0100]
对于构建模型修正的目标函数。
[0101]
桥梁结构状态评估的关键在于有限元模型的精准性，更进一步地，决定于模型修正的评判标准。有限元模型修正应当使得模型能够准确地反映原型的结构特性，还原监测获取的结构响应数据。因此，需要创建模型修正的目标函数。
[0102]
模型修正目标函数形式。为保证模型修正的准确度，所有已通过筛选的响应参量均应作为修正目标项。模型修正目标函数本质上是一种残差函数，即有限元模型计算响应值与监测系统实测响应值之间的差值。当不同类型的响应都对目标函数产生影响时，有必要对它们的单位进行归一化，使它们各自成为无量纲的物理量。构建的目标函数形式为：
[0103][0104]
式中：d
cl
为有限元模型计算的第二结构响应值中第l个响应指标的响应值，结构响应值，d
el
为监测系统实际获取的目标结构响应数据中第l个响应指标的响应值，m为结构响应指标数量。
[0105]
对于进行模型迭代修正与状态量化评估。
[0106]
已完成了结构响应指标、结构变量参数的筛选、结构变量参数的取值范围确定、模型修正目标函数建立，在此基础上可进行有限元模型修正。利用ansys程序中的apdl参数化建模方法，建立桥梁有限元参数化模型，并选定适当的优化方法和迭代控制标准。
[0107]
桥梁有限元参数化模型创建：利用桥梁竣工阶段相关资料中的桥梁几何信息、材料信息、边界条件信息等建立有限元模型，并与成桥试验数据进行对比校核，创建桥梁有限元初始模型。对于桥梁结构自变量参数进行参数化设定，以便于自动化参数取值更新。
[0108]
将有限元模型修正问题转化为优化分析问题，采用基于有限元优化技术中的子问题方法来对模型进行修正。子问题方法是一种能够应用到大多数工程问题的零阶优化方法。通过不同序列的结构自变量参数分别计算目标函数值，然后在数据点之间采用最小二乘方法进行拟合，拟合的曲面即为目标函数的近似。每次优化迭代循环都将生成一个新的数据点，目标函数的近似曲面在每次迭代中被不断地修正。最后模型完成修正的评判标准为使目标函数的取值小于规定限值。
[0109]
由于存在多个结构响应数据，理论上每种响应数据都对应多个自变量参数，即每种自变量参数均有可能对模型计算响应造成影响；而同时修正多个自变量参数会造成试算次数过多、难以收敛的情况。因此采用有限元模型试算分步修正的修正策略。首先针对整体性参数进行修正，例如：结构振型、结构频率等。之后针对局部响应逐次进行修正，并在每一子步内只针对单类响应数据进行模型参数修正。每一子步收敛准则需满足：
[0110]
f≤ε0；
[0111]
式中：f为当前子步计算得出的目标函数的值，ε0为预设阈值，通常可取0.0009≤ε0≤0.01。
[0112]
有限元模型完成全部子步骤迭代计算后，可认为此时的模型已完成修正，可较准确复现监测系统采集的结构真实响应数据。并进一步地，可认为此时的桥梁有限元模型已接近桥梁当前真实状态，可据此得出桥梁结构当前定量化评估结果。
[0113]
本技术实施例的方案采用一种具有桥梁结构状态评估功能的桥梁健康监测系统方案，基于监测系统采集的结构响应数据、荷载数据、环境数据，达到对桥梁结构当前状态的定量评估的技术效果。而且本实施例的方案采用将监测系统采集的荷载数据、环境数据作为输入信息，以复现监测系统采集的结构响应数据为优化标准，针对桥梁有限元模型进行迭代优化的技术方案，基于修正后的有限元模型，达到对于桥梁结构当前状态的量化评估的技术效果。另外，本技术实施例采用的基于有限元模型修正下的具体数据处理流程方案，具有参数预筛选、参数取值范围确定、分步迭代等处理方法，在保证结构评估准确性的前提下，降低了模型迭代计算过程的繁琐性，达到提升结构状态评估分析的及时性的技术效果。
[0114]
在桥梁结构状态评估的工程应用方面更具备实用性。本技术实施例所涉及的桥梁
健康监测系统，不仅对桥梁结构响应进行实时采集、展示与超限判断，同时能够以采集到的监测信息作为数据基础，针对桥梁结构状态进行量化评估。
[0115]
在结构状态评估的量化依据方面更加充足。现有技术方案的评定标准主要基于人工检测记录的分层加权打分，存在明显的主观性与模糊性。本技术实施例中的结构状态评估基于有限元模型修正方法，以系统采集的荷载数据、环境数据作为输入信息，以复现监测系统采集的结构响应数据作为对比标准，评估结论更加可靠可信。
[0116]
而且本实施例方案明确给出了基于有限元模型修正的具体数据处理流程，并针对模型修正方法的特点进行优化，具有参数预筛选、参数取值范围确定、分步迭代等处理，在保证结构评估结果准确性的同时，降低了模型迭代优化过程的繁琐性，适应未来交通基础设施信息化运维场景下对于时效性的技术要求。
[0117]
参见图3，图3是本发明实施例提供的一种桥梁结构状态评估装置的结构示意图，如图3所示，桥梁结构状态评估装置300包括：
[0118]
获取模块301，用于获取目标桥梁的监测数据；
[0119]
响应结果获取模块302，用于将监测数据输入预先获取的目标有限元模型进行预测，得到目标桥梁的预测结构响应结果；
[0120]
其中，目标有限元模型的目标结构变量参数的目标值的取值区间是根据响应面模型确定的，响应面模型表示结构变量参数与结构响应数据之间的关系。
[0121]
在一个实施例中，目标有限元模型通过如下过程得到：
[0122]
获取第一监测数据，第一监测数据包括目标结构响应数据以及第一参数的值，第一参数包括载荷参数和环境参数中的至少一项；
[0123]
利用取值区间以及第一监测数据对初始有限元模型进行迭代修正，得到目标有限元模型。
[0124]
在一个实施例中，利用第一监测数据对初始有限元模型进行迭代修正，得到目标有限元模型之前，还包括：
[0125]
建立结构响应参数与结构变量参数之间的函数关系，函数关系包括第一系数；
[0126]
将初始有限元模型中目标结构变量参数的值与第一结构响应数据代入函数关系，计算第一系数的值，第一结构响应数据为将第一参数的值输入初始有限元模型进行处理，得到的结构响应数据；
[0127]
将第一系数的值代入函数关系，得到响应面模型；
[0128]
将目标结构响应数据输入响应面模型进行处理，得到目标结构变量参数的第一值；
[0129]
根据目标结构变量参数的第一值，确定取值区间。
[0130]
在一个实施例中，利用取值区间以及第一监测数据对初始有限元模型进行迭代修正，得到目标有限元模型，包括：
[0131]
基于取值区间，对初始有限元模型中目标结构变量参数的初始值进行调整，得到第一有限元模型，第一有限元模型中目标结构变量参数的调整后的值在目标区间内；
[0132]
利用第一监测数据，对第一有限元模型进行迭代修正，得到目标有限元模型。
[0133]
在一个实施例中，在第n次的迭代修正的过程中，第一有限元模型对第一参数的值进行处理得到第二结构响应值，在第一有限元模型的目标函数的值小于预设阈值的情况
下，将第n次的迭代修正后的第一有限模型确定为目标有限元模型；
[0134]
其中，n为正整数，目标函数的值根据第二结构响应值与目标结构响应数据计算得到。
[0135]
在一个实施例中，利用取值区间以及第一监测数据对初始有限元模型进行迭代修正，得到目标有限元模型之前，还包括：
[0136]
根据预设响应阈值，对第一监测数据进行过滤，以更新第一监测数据；
[0137]
其中，更新后的第一监测数据中每条数据的结构响应数据大于预设响应阈值。
[0138]
在一个实施例中，第一监测数据包括第一参数的值以及目标结构响应数据，第一参数包括载荷参数和环境参数中的至少一项；
[0139]
目标结构变量参数通过以下过程筛选得到：
[0140]
将第一监测数据输入正交匹配跟踪算法，通过正交匹配跟踪算法计算多个结构变量参数中每个结构变量参数对于目标结构响应数据的贡献值；
[0141]
根据多个结构变量参数的贡献值，从多个结构变量参数中筛选目标结构变量参数，目标结构变量参数的贡献值大于预设贡献值。
[0142]
本发明实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，程序被处理器执行时实现上述桥梁结构状态评估方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
[0143]
具体的，参见图4，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括总线401、收发机402、天线403、总线接口404、处理器405和存储器406。
[0144]
其中，处理器，用于获取目标桥梁的监测数据；以及
[0145]
用于将监测数据输入预先获取的目标有限元模型进行预测，得到目标桥梁的预测结构响应结果；
[0146]
其中，目标有限元模型的目标结构变量参数的目标值的取值区间是根据响应面模型确定的，响应面模型表示结构变量参数与结构响应数据之间的关系。
[0147]
在一个实施例中，目标有限元模型通过如下过程得到：
[0148]
获取第一监测数据，第一监测数据包括目标结构响应数据以及第一参数的值，第一参数包括载荷参数和环境参数中的至少一项；
[0149]
利用取值区间以及第一监测数据对初始有限元模型进行迭代修正，得到目标有限元模型。
[0150]
在一个实施例中，利用第一监测数据对初始有限元模型进行迭代修正，得到目标有限元模型之前，还包括：
[0151]
建立结构响应参数与结构变量参数之间的函数关系，函数关系包括第一系数；
[0152]
将初始有限元模型中目标结构变量参数的值与第一结构响应数据代入函数关系，计算第一系数的值，第一结构响应数据为将第一参数的值输入初始有限元模型进行处理，得到的结构响应数据；
[0153]
将第一系数的值代入函数关系，得到响应面模型；
[0154]
将目标结构响应数据输入响应面模型进行处理，得到目标结构变量参数的第一值；
[0155]
根据目标结构变量参数的第一值，确定取值区间。
[0156]
在一个实施例中，利用取值区间以及第一监测数据对初始有限元模型进行迭代修正，得到目标有限元模型，包括：
[0157]
基于取值区间，对初始有限元模型中目标结构变量参数的初始值进行调整，得到第一有限元模型，第一有限元模型中目标结构变量参数的调整后的值在目标区间内；
[0158]
利用第一监测数据，对第一有限元模型进行迭代修正，得到目标有限元模型。
[0159]
在一个实施例中，在第n次的迭代修正的过程中，第一有限元模型对第一参数的值进行处理得到第二结构响应值，在第一有限元模型的目标函数的值小于预设阈值的情况下，将第n次的迭代修正后的第一有限模型确定为目标有限元模型；
[0160]
其中，n为正整数，目标函数的值根据第二结构响应值与目标结构响应数据计算得到。
[0161]
在一个实施例中，利用取值区间以及第一监测数据对初始有限元模型进行迭代修正，得到目标有限元模型之前，还包括：
[0162]
根据预设响应阈值，对第一监测数据进行过滤，以更新第一监测数据；
[0163]
其中，更新后的第一监测数据中每条数据的结构响应数据大于预设响应阈值。
[0164]
在一个实施例中，第一监测数据包括第一参数的值以及目标结构响应数据，第一参数包括载荷参数和环境参数中的至少一项；
[0165]
目标结构变量参数通过以下过程筛选得到：
[0166]
将第一监测数据输入正交匹配跟踪算法，通过正交匹配跟踪算法计算多个结构变量参数中每个结构变量参数对于目标结构响应数据的贡献值；
[0167]
根据多个结构变量参数的贡献值，从多个结构变量参数中筛选目标结构变量参数，目标结构变量参数的贡献值大于预设贡献值。
[0168]
在图4中，总线架构(用总线401来代表)，总线401可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线401将包括由处理器405代表的一个或多个处理器和存储器406代表的存储器的各种电路链接在一起。总线401还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口404在总线401和收发机402之间提供接口。收发机402可以是一个元件，也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器405处理的数据通过天线403在无线介质上进行传输，进一步，天线403还接收数据并将数据传送给处理器405。
[0169]
处理器405负责管理总线401和通常的处理，还可以提供各种功能，包括定时，外围接口，电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器406可以被用于存储处理器405在执行操作时所使用的数据。
[0170]
可选的，处理器405可以是cpu、asic、fpga或cpld。
[0171]
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述桥梁结构状态评估方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，的计算机可读存储介质，如只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等。
[0172]
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排
他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
[0173]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方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产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例的方法。
[0174]
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本发明的保护之内。

技术特征：
1.一种桥梁结构状态评估方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标桥梁的监测数据；将所述监测数据输入预先获取的目标有限元模型进行预测，得到所述目标桥梁的预测结构响应结果；其中，所述目标有限元模型的目标结构变量参数的目标值的取值区间是根据响应面模型确定的，所述响应面模型表示结构变量参数与结构响应数据之间的关系。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，所述目标有限元模型通过如下过程得到：获取第一监测数据，所述第一监测数据包括目标结构响应数据以及第一参数的值，所述第一参数包括载荷参数和环境参数中的至少一项；利用所述取值区间以及所述第一监测数据对初始有限元模型进行迭代修正，得到所述目标有限元模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述第一监测数据对初始有限元模型进行迭代修正，得到所述目标有限元模型之前，还包括：建立结构响应参数与结构变量参数之间的函数关系，所述函数关系包括第一系数；将所述初始有限元模型中目标结构变量参数的值与第一结构响应数据代入所述函数关系，计算所述第一系数的值，所述第一结构响应数据为将所述第一参数的值输入初始有限元模型进行处理，得到的结构响应数据；将所述第一系数的值代入所述函数关系，得到所述响应面模型；将所述目标结构响应数据输入所述响应面模型进行处理，得到所述目标结构变量参数的第一值；根据所述目标结构变量参数的第一值，确定所述取值区间。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述取值区间以及所述第一监测数据对初始有限元模型进行迭代修正，得到所述目标有限元模型，包括：基于所述取值区间，对所述初始有限元模型中所述目标结构变量参数的初始值进行调整，得到第一有限元模型，所述第一有限元模型中所述目标结构变量参数的调整后的值在所述目标区间内；利用所述第一监测数据，对所述第一有限元模型进行迭代修正，得到所述目标有限元模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在第n次的迭代修正的过程中，所述第一有限元模型对所述第一参数的值进行处理得到第二结构响应值，在所述第一有限元模型的目标函数的值小于预设阈值的情况下，将第n次的迭代修正后的第一有限模型确定为所述目标有限元模型；其中，n为正整数，所述目标函数的值根据所述第二结构响应值与所述目标结构响应数据计算得到。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述取值区间以及所述第一监测数据对初始有限元模型进行迭代修正，得到所述目标有限元模型之前，还包括：根据预设响应阈值，对所述第一监测数据进行过滤，以更新所述第一监测数据；其中，更新后的所述第一监测数据中每条数据的结构响应数据大于所述预设响应阈
值。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，第一监测数据包括第一参数的值以及目标结构响应数据，所述第一参数包括载荷参数和环境参数中的至少一项；所述目标结构变量参数通过以下过程筛选得到：将所述第一监测数据输入正交匹配跟踪算法，通过所述正交匹配跟踪算法计算多个结构变量参数中每个结构变量参数对于所述目标结构响应数据的贡献值；根据所述多个结构变量参数的贡献值，从所述多个结构变量参数中筛选所述目标结构变量参数，所述目标结构变量参数的贡献值大于预设贡献值。8.一种桥梁结构状态评估装置，其特征在于，所述桥梁结构状态评估装置包括：获取模块，用于获取目标桥梁的监测数据；响应结果获取模块，用于将所述监测数据输入预先获取的目标有限元模型进行预测，得到所述目标桥梁的预测结构响应结果；其中，所述目标有限元模型的目标结构变量参数的目标值的取值区间是根据响应面模型确定的，所述响应面模型表示结构变量参数与结构响应数据之间的关系。9.一种电子设备，包括处理器，所述处理器，用于获取目标桥梁的监测数据；以及用于将所述监测数据输入预先获取的目标有限元模型进行预测，得到所述目标桥梁的预测结构响应结果；其中，所述目标有限元模型的目标结构变量参数的目标值的取值区间是根据响应面模型确定的，所述响应面模型表示结构变量参数与结构响应数据之间的关系。10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，所述程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。11.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一所述方法的步骤。

技术总结
本发明提供一种桥梁结构状态评估方法、装置以及电子设备，涉及监测技术领域，该方法包括：获取目标桥梁的监测数据；将监测数据输入预先获取的目标有限元模型进行预测，得到目标桥梁的预测结构响应结果；目标有限元模型的目标结构变量参数的目标值的取值区间是根据响应面模型确定的，响应面模型表示结构变量参数与结构响应数据之间的关系。可通过目标有限元模型确定目标桥梁的预测结构响应结果，以实现对目标桥梁的评估，无需人工现场进行评估，可避免由于人工主观判断导致评估结果准确性较低的情况，本发明通过上述目标有限元模型基于监测数据实现对目标桥梁的评估得到预测结构响应结果，实现评估，从而可提高评估的准确性。从而可提高评估的准确性。从而可提高评估的准确性。


技术研发人员：刘慧杰 纪雅琪 王健
受保护的技术使用者：中移智行网络科技有限公司 中国移动通信集团有限公司
技术研发日：2022.01.05
技术公布日：2023/7/22