摘要
本发明提供了一种大型钢结构连廊悬空后变形度确定方法、介质及系统,属于钢结构连廊技术领域,包括:首先,建立连廊的力学模型,包括几何参数、材料属性和载荷条件,进而建立耦合方程并求解获得解析解和数值解。接着,利用振动传感器采集连廊的振动信号,提取振动特征。将这些振动特征输入预训练的振动‑应力模型,得到连廊的应力分布特征。进一步根据应力特征,计算变形特征量,如大变形位置、最大变形量等。最后,将力学和动力学特征综合输入预训练的变形度模型,预测连廊悬空后的变形度。通过这一系列建模与监测手段,可以全面评估大型钢结构连廊的运行状态。解决了现有的方法存在的需要大量传感器,且受现场环境因素的影响的技术问题。
技术关键词
大型钢结构
连廊
特征提取模块
振动特征
结构特征提取
应力
深度卷积网络
变形特征
多分支卷积神经网络
方程
振动传感器
空间金字塔
注意力机制
分布特征
特征金字塔
一维卷积神经网络
现场环境因素
振动信号特征
深度学习架构
可读存储介质
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缺陷识别方法
特征提取模块
金属表面缺陷
SAM模块
样本
数据分类分级
大语言模型
训练集数据
语义向量
BERT模型
环形
卷积特征
特征提取器
图像检测方法
特征提取模块
权重特征
输出特征
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多尺度特征
特征提取网络
孪生卷积网络
噪声子空间
故障检测方法
电子元器件
故障检测系统