[發明專利]橋梁結構變形預警方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202210587927.4
• 申請日: 2022-05-27
• 公開（公告）號: CN114676489A
• 公開（公告）日: 2022-06-28
• 發明（設計）人: 王向剛;盧偉;申永利;楊永成;鄧小峰;高文東;辛星;王延東;王琳;佐成;徐剛年;陳自華
• 申請（專利權）人: 中化學交通建設集團有限公司;中化學交通建設集團第三工程有限公司
• 主分類號: G06F30/13
• 分類號: G06F30/13;G06F30/27;G06N3/00;G08B21/18
• 代理公司: 北京法勝知識產權代理有限公司 11922
• 代理人: 戎鄭華

1.一種橋梁結構變形預警方法，其特征在于，包括以下步驟：

（1）獲取兩個相鄰時期橋梁結構的數據參數；

（2）對橋梁結構的數據參數進行分析，確定隨機數據變量的平均值、標準差及逆變換法次數；

（3）基于逆變換法次數及返回指定平均值、標準差的正態累積分布函數的反函數計算公式，形成隨機數據變量的采樣矩陣，并將每行隨機數據變量分別輸入蟻群算法預測模型；

（4）確定蟻群算法預測模型中各螞蟻的初始位置；

（5）計算各螞蟻在測點周游時更新的信息素并記錄螞蟻到達各測點的次數，完成螞蟻搜索；

（6）在螞蟻搜索終止后預測下一時期橋梁結構變形的預測值；

（7）基于橋梁結構變形的預測值計算殘差修正序列；

（8）將橋梁結構變形的預測值與殘差修正序列相加，計算得到蟻群殘差修正模型預測值；

（9）對蟻群殘差修正模型的預測值精度進行評估，并對評估結果等級分類；評估結果等級低于預設等級時，返回步驟（3）選取采樣矩陣中其它行的隨機數據變量，按照步驟（4）~（9）對橋梁結構變形進行預估，直至評估結果等級高于預設等級為止；

（10）確定最終蟻群殘差修正模型，設定變形閾值，如果通過模型推斷的變形量超過變形閾值時報警；未超過時不報警。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在步驟（10）中，包括：

獲取橋梁結構中測點的歷史時間段的多組數據參數；

將歷史時間段的多組數據參數輸入最終蟻群殘差修正模型，預測未來時間段橋梁結構變形量；

設定橋梁結構的變形閾值，若基于最終蟻群殘差修正模型計算的橋梁結構變形量超過變形閾值時，則判斷橋梁結構異常，報警；反之，判斷橋梁結構正常，不報警。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在步驟（1）中，獲取和時期橋梁結構的數據參數。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在步驟（2）中，隨機數據變量為；其中，隨機數據變量表示為信息素強度，平均值和標準差為；表示為軌跡相對重要程度，平均值和標準差為；表示為可見度的相對重要程度，平均值和標準差為；表示為持久性系數，平均值和標準差為。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在步驟（2）中，逆變換法次設定為隨機數據變量的個數的2~3倍，采樣矩陣S為M行*4列。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在步驟（4）中，按照橋梁結構的測點數目確定蟻群規模，設螞蟻總數目為只，計算兩個相鄰時期橋梁結構各測點的變形差，按照變形差的值由大到小的順序分配只螞蟻于各測點；，其中，表示某一時刻在測點所聚集的螞蟻數目，設定測點的數目等于1.5倍螞蟻數目。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，在步驟（4）中，取第和時期橋梁結構變形實測值，并計算各測點的變形差為：

其中，和分別表示測點在和時期橋梁結構變形實測值。

8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在步驟（5）中，計算各螞蟻在測點周游時更新的信息素時刻螞蟻從測點移動到測點的期望程度及某一時刻螞蟻自測點行進到測點的狀態轉移概率，確定螞蟻下一站到達的測點，根據螞蟻釋放的信息素和時刻蟻群殘留在測點與測點間路徑上的為規則更新信息素，并記錄螞蟻到達各測點的次數，則的值為：

其中，表示時刻螞蟻留在測點和間的信息素增加值，值為，表示測點與之間的距離，則初始信息函數，其中，表示相鄰時期測點和的變形差，分別表示兩個相鄰時期測點變形差的最小值及總和。

9.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在步驟（5）中，的值為，其中，分別表示兩個相鄰時期測點和的變形差。

10.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在步驟（5）中，對于，有關系表達式：

其中，表示螞蟻沒有游歷的候選測點集合。