基于深度学习的钢管混凝土节点安全状态评价方法

本发明的基于深度学习的钢管混凝土节点安全状态评价方法：1、构建钢管混凝土节点的综合安全性评价指标；2、采集节点的动态性能数据，并去噪、归一化、特征提取处理，形成多维归一化时间序列数据；3、计算各指标的权重，并优化权重分配；4、将多维归一化时间序列数据输入深度学习模型，结合优化后的权重分配，进行模型训练、验证和优化，输出节点的初步综合安全性评分和长期性能预测结果；5、进一步综合评价节点的安全状态，确定最终的综合安全性评分，并划分等级制定相应的分级维护建议。6、动态预测节点的未来性能变化趋势，量化节点的疲劳寿命、裂纹扩展速率及材料劣化情况。本发明适用于钢管混凝土节点的动态安全性评价和长期性能预测。