摘要
本发明提供了一种高空大型钢结构连廊的安全风险监测方法,属于高空大型钢结构连廊技术领域,包括:在选取多个代表性监测点位监测连廊结构振动和变形数据后,建立小比例尺模型进行实验测试,并采用聚类分析方法划分出不同风险等级的特征区间。然后利用机器学习方法,建立连廊结构振动、变形参数与风险指数之间的映射关系,得到连廊实时风险指数分析模型。最后,将实际连廊监测数据输入分析模型,与预设风险阈值对比,及时发出预警信号,为连廊安全监测和管理提供依据。该方法充分利用了实测数据和仿真实验数据,结合先进的数据分析技术,可有效评估连廊结构的安全状况,解决了现有技术存在的检测手段单一、预警能力弱的技术问题。
技术关键词
风险监测方法
大型钢结构
连廊结构
变形特征
指数
高斯混合模型聚类
机器学习方法
多尺度局部特征
比例尺
输入分析模型
分支
监测点
均值聚类算法
聚类分析方法
时间卷积网络
深度卷积网络
变形传感器
系统为您推荐了相关专利信息
分类方法
分段线性模型
索引
规则集
并行查询引擎
一维卷积神经网络
损伤识别方法
Hurst指数
斜拉桥
集合经验模态分解
高性能并行计算
资源优化调度方法
数据中心
资源分配
虚拟机迁移次数
生态系统服务
网络布局方法
生态廊道
土地利用数据
数字高程模型数据