[發(fā)明專利]基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法建筑幕墻損傷狀態(tài)定量識別方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210617762.0
• 申請日: 2022-06-01
• 公開（公告）號: CN115032270B
• 公開（公告）日: 2023-03-28
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 謝謨文;李雙全;黃正均;賀錚;趙晨;郭登上
• 申請（專利權(quán)）人: 北京科技大學(xué)
• 主分類號: G01N29/04
• 分類號: G01N29/04;G01N29/12;G01N29/22
• 代理公司: 北京市廣友專利事務(wù)所有限責(zé)任公司 11237
• 代理人: 張仲波

本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法建筑幕墻損傷狀態(tài)定量識別方法及裝置，涉及建筑幕墻安全檢測技術(shù)領(lǐng)域。包括：獲取待測幕墻面板的動力響應(yīng)信號；將動力響應(yīng)信號輸入到構(gòu)建好的基于灰狼算法優(yōu)化的支持向量機(jī)模型；根據(jù)動力響應(yīng)信號以及基于灰狼算法優(yōu)化的支持向量機(jī)模型，得到待測幕墻面板的損傷狀態(tài)的定量識別結(jié)果。本發(fā)明能夠提供一種高效、精準(zhǔn)、數(shù)字化和智能化的建筑幕墻損傷狀態(tài)定量識別技術(shù)，可解決現(xiàn)有檢測方法評價不精確、不能同步實(shí)現(xiàn)損傷程度和損傷位置識別以及不能定量識別損傷狀態(tài)的問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及建筑幕墻安全檢測技術(shù)領(lǐng)域，特別是指一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法建筑幕墻損傷狀態(tài)定量識別方法及裝置。

背景技術(shù)

我國自上世紀(jì)80年代開始引入建筑幕墻，到21世紀(jì)初便已成為世界第一幕墻生產(chǎn)大國和使用大國，既有建筑幕墻當(dāng)量巨大。隨服役年限增加和受環(huán)境侵蝕影響，既有建筑幕墻安全隱患問題突出，幕墻面板脫落致災(zāi)事故屢見不鮮，成為影響社會民生的重要問題。

當(dāng)前最新幕墻安全檢測理論和技術(shù)研究方面，基于振動和熱波的檢測方法正在被廣泛研究和推廣。其中Huang和Pan等提出了基于固有頻率、原點(diǎn)加速度頻響函數(shù)相對累計誤差、振動傳遞率等指標(biāo)的檢測方法，但該類方法僅為損傷趨勢判斷和定性評價的方法，依據(jù)所測指標(biāo)的相對比較，簡要識別出損傷較大的幕墻面板，未能實(shí)現(xiàn)損傷精確化和定量化的判定。此外，L i n等利用掃描式激光深度加熱設(shè)備對隱框玻璃幕墻進(jìn)行加熱，以紅外熱像儀采集的損傷位置和非損傷位置的溫度差異為依據(jù)，識別出結(jié)構(gòu)膠損傷位置，但未涉及損傷程度評價，僅適用于結(jié)構(gòu)膠連接的建筑幕墻。

且根據(jù)Pan等的最新研究，基于固有頻率的評價方法還具有對小損傷不敏感、測定精度不足、測定結(jié)果受損傷位置影響等缺陷。而基于原點(diǎn)加速度頻響函數(shù)相對累計誤差的檢測方法，為接觸式檢測，無法實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程測定。基于上述分析，針對當(dāng)前幕墻檢測技術(shù)落后，理論不完善的問題，本發(fā)明提出了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的建筑幕墻損傷狀態(tài)定量識別方法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明針對現(xiàn)有幕墻檢測技術(shù)落后，檢測理論不完善的問題，提出了本發(fā)明。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

一方面，本發(fā)明提供了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法建筑幕墻損傷狀態(tài)定量識別方法，該方法由電子設(shè)備實(shí)現(xiàn)，該方法包括：

S1、獲取待測幕墻面板的動力響應(yīng)信號。

S2、將動力響應(yīng)信號輸入到構(gòu)建好的基于灰狼算法優(yōu)化的支持向量機(jī)模型。

S3、根據(jù)動力響應(yīng)信號以及基于灰狼算法優(yōu)化的支持向量機(jī)模型，得到待測幕墻面板的損傷狀態(tài)的定量識別結(jié)果。

可選地，S2中的基于灰狼算法優(yōu)化的支持向量機(jī)模型的構(gòu)建過程包括：

S21、獲取幕墻面板的動力響應(yīng)信號；其中，動力響應(yīng)信號包括多個不同損傷程度的工況下幕墻面板的板中的動力響應(yīng)信號以及幕墻面板的4個邊角的動力響應(yīng)信號。

S22、基于動力響應(yīng)信號，計算多個不同損傷程度的工況下幕墻面板的損傷識別指標(biāo)；其中，損傷識別指標(biāo)包括損傷程度識別指標(biāo)相對固有頻率、損傷位置識別指標(biāo)相對振動方差以及損傷位置識別指標(biāo)相對變異系數(shù)。

S23、基于損傷識別指標(biāo)，構(gòu)建智能分類數(shù)據(jù)庫。

S24、基于智能分類數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建灰狼算法優(yōu)化的支持向量機(jī)模型。

可選地，S22中的損傷程度識別指標(biāo)相對固有頻率的計算方法，如下式(1)所示：