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申请/专利权人：中铁建大桥工程局集团南方工程有限公司;中国铁建大桥工程局集团有限公司

摘要：本发明涉及一种基于支持向量机的临时钢扣塔拆卸误差调整方法，属于桥梁施工技术领域，包括以下步骤：收集临时钢扣塔拆卸的相关特征数据建立数据集，将数据集输入支持向量机模型完成训练；采集现场的实测数据经过预处理后，输入建立的支持向量机模型；实测数据的预处理包括：数据清洗、归一化处理和参数转换；通过支持向量机模型计算得出纵向位移、横向位移和垂直偏角等误差数据；将得出的误差数据进行分析调整后，发送至扣塔调节装置；临时钢扣塔依据误差数据的调节指令实施调整。本发明通过建立支持向量机模型，将施工现场采集的实测数据输入模型得出纵向位移、横向位移和垂直偏角等误差数据作为调整依据，快速精准地完成临时钢扣塔的拆除。

主权项：1.一种基于支持向量机的临时钢扣塔拆卸误差调整方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、收集临时钢扣塔拆卸的相关特征数据，建立数据集，将数据集输入支持向量机模型完成训练；S2、采集现场的实测数据，经过预处理后，输入建立的支持向量机模型；其中实测数据包括温湿度参数、斜拉索力参数、临时载荷风力参数、振动参数以及钢材承载力和投入使用时长；实测数据的预处理包括：数据清洗、归一化处理和参数转换，其中参数转换包括振动参数和钢材承载力的转换；S3、通过支持向量机模型计算得出纵向位移、横向位移和垂直偏角的误差数据；S4、将得出的误差数据进行分析调整后，发送至扣塔调节装置；S5、临时钢扣塔依据误差数据的调节指令实施调整；步骤S1中，建立支持向量机模型包括以下步骤：S11、数据收集：收集与临时钢扣塔拆卸相关的原始数据；S12、特征选择：筛选出用于模型训练的最相关特征，描述钢扣塔的状态和拆卸过程；S13、数据预处理：对数据集的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理和异常值处理；S14、数据集划分：将数据集划分为训练集和测试集，用于模型的训练和评估；S15、模型训练：使用支持向量机算法构建拆卸误差调整的支持向量机模型；S16、模型评估：将测试集输入训练好的模型，通过均方根误差、平均绝对误差和相关系数对模型在拆卸误差调整上的准确度和性能进行评估；S17、误差调整：根据模型预测的结果，对临时钢扣塔的拆卸误差进行调整，通过实际拆卸过程中的限制条件进行误差的调整；S18、结果验证：验证调整后的误差是否符合预期要求，如需继续优化，则返回步骤S15重新训练模型；步骤S2中，振动参数的转换包括以下步骤：S211、对临时钢扣塔的振动参数进行测量和分析，包括振动频率、振幅和加速度；S212、利用振动参数，计算出结构在振动过程中的动能和势能，获取得到结构的振动能量；S213、根据结构的振动特性和风载荷的作用方式，将振动能量转化为相应的风载荷；步骤S2中，钢材承载力的转换包括以下步骤：S221、不同类型的钢材具有不同的强度和承载能力，确定临时钢扣塔所使用的钢材的类型和强度等级；S222、通过查阅有关钢材的疲劳性能数据和曲线，确定相应使用时间下钢材的性能指标；S223、根据钢材当前的性能指标、风载荷以及承载力评估钢材的疲劳强度推导出当前承载能力。

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