基于数据驱动的弯曲保护装置应力场快速预测方法

本发明提供一种基于数据驱动的弯曲保护装置应力场快速预测方法，属于工程结构健康监测与人工智能交叉领域。步骤为：首先，对弯曲保护装置进行参数化建模，获取训练数据集；其次，搭建深度学习神经网络，并使用训练数据集对该神经网络进行训练，实现通过弯曲保护装置特定位置弯曲倾角完成整体应力场快速预测，得到应力场预测结果；最后，将完成训练的神经网络部署到实际工程环境中，实现弯曲保护装置应力场快速预测、应力云图绘制以及危险区域自动标注，实现全时域、全空间域的弯曲保护装置实时监测。本发明将深度学习方法用于弯曲保护装置应力场快速预测，效率高、准确率高、鲁棒性好，能够满足实时监测要求，工程适用性强。