申请/专利权人：广西大学;东莞市交通投资集团有限公司

申请日：2024-03-11

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN117951961B

主分类号：G06F30/23

分类号：G06F30/23;G06Q10/04;G06F17/18;G06N3/08;G06F119/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开

摘要：本发明公开了一种斜拉桥结构温致挠度变形预测系统及预测方法，其中系统包括：数据采集模块、数据传输模块和数据分析预测模块；所述数据采集模块，用于实时采集结构测点上的监测数据；所述数据传输模块，用于将所述监测数据传输到云平台上；所述数据分析预测模块，用于调用并实时分析所述云平台中的所述监测数据；所述温致挠度变形预测方法采用多维向量自回归模型构建多维时间序列之间的时空映射关系，输入实时监测的多源时序数据，利用训练拟合得到的所述模型可获得未来时刻的跨中挠度预测值，实现对斜拉桥结构温致挠度变形的实时预测。本发明具有更高的准确度及计算效率，且具有方便快捷、节约人力等优点，在实际工程中有较高的应用价值。

主权项：1.一种斜拉桥结构温致挠度变形预测系统，其特征在于，包括：数据采集模块、数据传输模块和数据分析预测模块；所述数据采集模块，用于实时采集待测斜拉桥结构中所有测点上的监测数据；所述数据传输模块，用于将所述监测数据传输到云平台上；所述数据分析预测模块，用于调用所述云平台中的所述监测数据，并根据监测数据和斜拉桥结构温致挠度变形预测方法进行分析预测，实现对斜拉桥结构中温度挠度的实时超前预测；所述的斜拉桥结构温致挠度变形预测方法，包括：根据所述数据采集模块实时采集待测斜拉桥结构中所有测点上的监测数据；具体的，对所述待测斜拉桥结构的钢箱梁截面、拉索截面及桁架结构相应测点上安装温度传感器，用于测试斜拉桥各典型构件测点温度实时变化；在斜拉桥跨中位置安装静力水准仪，用于测试斜拉桥跨中最大竖向挠度实时变化；根据所述数据传输模块将所述监测数据发送至所述云平台；根据所述数据分析预测模块调用所述云平台中的所述监测数据，并根据监测数据进行分析预测获取预测结果，实现对斜拉桥结构中温度挠度的实时超前预测；具体的，根据监测数据进行分析预测获取预测结果包括：步骤1、对于离散温度场，计算结构截面均匀温度，作为测点温度；具体的，所述结构截面均匀温度计算如下： 其中，Ti为i号测点温度，Ai为以i号测点为代表的区域的面积，A为结构截面总面积；步骤2、采用经典的多维时间序列分析模型—向量自回归模型解释多维时间序列之间的彼此相互关系、前后因果关系，以及对未来进行预测；具体的，经典的多维时间序列分析模型—向量自回归模型表达式如下： 其中，yi,t为第i维时间序列在t时刻的取值；φij,t为第j维时间序列与第i维时间序列在t时刻值的相关性系数；εi为第i维时间序列的白噪声；选择经典的多维时间序列分析模型—向量自回归模型作为跨中挠度预测模型，计算如下： 其中，为跨中挠度预测值；fm_t,h为跨中挠度历史数据向量；Tg_t,h为钢箱梁均匀温度向量，Tc_t,h为拉索均匀温度向量，Tt_t,h为桁架均匀温度向量，Ta_t,h为空气温度向量，c为截距，zt为噪声；步骤3、利用互相关函数对各数据进行相关性分析，得到时间序列之间的相关关系互相关函数；具体的，互相关函数表达式为： 其中，γxy·为协方差函数；h为时间间隔；通过样本估计的互相关函数的计算公式如下： 其中，为样本协方差函数；和为时间序列Xt和Yt的样本均值；xt和yt为时间序列Xt和Yt的样本；h为时间间隔；n是样本大小；根据相关性分析，初拟若干个有不同时间间隔h的经典的多维时间序列分析模型—向量自回归模型；步骤4、采用极大似然估计法对模型参数进行拟合，并采用Ljung-box检验对模型进行拟合优度检验；具体的，Ljung-box统计量的表达式为： 其中，Q为Ljung-box统计量；n是样本大小；是时间间隔为k的残差之间的自相关系数；h是总检验时间间隔数；步骤5、采用赤池信息准则选取最终模型；具体的，赤池信息准则表达式为：其中，k为模型参数数量；n为训练样本数量；为当模型参数数量为k时的均方估计误差，表达式为；其中，SSEk为当模型参数数量为k时的残差平方和；残差平方和的表达式为：其中，为时间序列Xt的样本均值；xt为时间序列Xt的样本；根据赤池信息准则从所有通过拟合优度检验的模型中选取赤池信息准则最小的模型作为最终的经典的多维时间序列分析模型—向量自回归模型；步骤6、输入斜拉桥结构历史温度数据、历史跨中挠度数据、大气历史温度数据及未来单个时间步的大气温度数据，获得未来单个时间步的跨中挠度预测值。

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权利要求：

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