一种基于时序深度学习网络的桥梁动态称重识别方法

本发明公开了一种基于时序深度学习网络的桥梁动态称重识别方法，包括：进行数据统计，得到车辆荷载谱；根据车辆荷载谱，利用蒙特卡洛随机抽样技术，抽取车辆信息样本，形成随机车流信息；建立桥梁有限元模型并修正；根据随机车流中单辆车的车辆信息，基于修正后的桥梁有限元模型建立车桥耦合模型，利用车桥耦合模型模拟车辆过桥的桥梁响应，建立车辆信息映射桥梁响应数据集；搭建神经网络框架，基于车辆信息映射桥梁响应数据集训练神经网络，得到车辆信息识别的代理模型；利用代理模型从实测的车致桥梁响应中识别车辆信息。本发明方法能够准确从车致桥梁位移中估计车辆信息，且无需先验获取车辆空间坐标信息。