摘要
本发明属于船体结构的健康监测技术领域,提供了一种基于数字孪生的船体结构健康监测方法,包括:S1、利用布置在船体结构上的多种传感器,实时采集船体结构的应力、应变、振动、温度等多维数据;S2、基于采集到的历史数据,结合船体结构的物理模型、材料属性及制造工艺信息,构建船体结构的数字孪生体;S3、对实时采集的数据进行特征提取;本发明通过实时采集船体结构的多维数据并构建数字孪生体,实现了对船体结构的全面、实时监测与精准评估;该方法能够及时发现船体结构中的异常数据,预测船体结构的未来健康状态,为维修和加固决策提供了有力支持,并能够在健康状态异常时及时预警,有效提高了船舶的安全性和可靠性,降低了维护成本。
技术关键词
船体结构
健康监测方法
数字孪生体
模糊隶属度函数
健康状态预测
机器学习算法
疲劳寿命预测
数据采集模块
深度学习算法
可视化界面
异常数据
评估算法
模糊逻辑
历史维修记录
健康监测技术
健康监测系统
模式识别
决策
实时监测数据
系统为您推荐了相关专利信息
急救箱
仪器箱
线缆
设备运行状态数据
动态时间规整算法
健康监测方法
风险评估模型
样本
大熊猫粪便
健康监测系统
更换方法
克拉管
AGV运输系统
光纤光栅应变传感器
多模态传感器