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申请/专利权人：大连理工大学

摘要：一种基于虚实数据融合的结构载荷动态预测方法，属于结构载荷预测技术领域，步骤：1）建立理想仿真模型并参数化表示仿真模型的偏差，获得多源偏差参数化仿真模型；2）获得传感器位置对应的结构力学响应数据和结构载荷数据，构建虚拟试验样本集；3）对虚拟试验样本集进行数据增强；4）训练结构力学响应数据和结构载荷数据的映射关系，获得载荷动态预测模型；5）实时采集结构力学响应数据构建实测样本集，将实测数据输入载荷动态预测模型，输出载荷预测结果。本发明解决的问题是：仿真分析实时性较差且无法随试验或服役情况变化动态更新的问题；实测数据尤其是结构破坏时的实测数据缺乏导致难以构建高精度的载荷动态预测模型。

主权项：1.一种基于虚实数据融合的结构载荷动态预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，建立理想仿真模型并参数化表示仿真模型的偏差，获得多源偏差参数化仿真模型；步骤二，在偏差参数取值范围内进行采样，利用步骤一得到的多源偏差参数化仿真模型获得传感器位置对应的结构力学响应数据和结构载荷数据，构建虚拟试验样本集；步骤三，使用数据增强方法对虚拟试验样本集进行数据增强；具体为：如果存在历史实测数据，将历史实测数据加入步骤二得到的虚拟试验样本集中，组成新的虚拟试验样本集，对该虚拟试验样本集进行数据增强；所述历史实测数据为在前期试验或服役过程中获得的、结构与载荷形式均相似的载荷与结构力学响应数据；步骤四，训练结构力学响应和载荷的映射关系，获得载荷动态预测模型；步骤五，实时采集结构力学响应数据，将实测数据输入步骤四得到的载荷动态预测模型，输出载荷预测值；所述的步骤三中的数据增强方式为靶向增强方法，或生成对抗网络，或先靶向增强方法再进行生成对抗网络；当结构具有几何对称性时，先通过几何变换的方式对虚拟试验样本集进行增强，再通过上述数据增强方式进行增强；所述的生成对抗网络方式为：通过生成对抗网络，生成分布更加稠密的样本点对虚拟试验样本集进行扩容；将数据增强后的虚拟试验样本集IfemR，P作为训练数据，训练生成模型G生成样本点，使用判别模型D判断样本点是真实样本点还是生成样本点；具体的：1）：固定判别模型，训练生成模型，使生成模型生成更加真实的样本点，以使判别器误判为目的；2）：固定生成模型，训练判别模型，使判别模型提高判断能力，以准确判断出所有生成样本点为目的；3）：循环上述1）与2），使生成模型生成与真实样本点具有相近可信度的样本点。

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