摘要
本发明公开了一种自演化钢管混凝土拱桥数字孪生监测方法,该方法通过在桥梁的关键构件部署多模态传感器,采集多源监测数据,并构建初始结构拓扑图。利用图神经网络和Transformer结构,实现结构拓扑的动态演化和异常检测。通过构建多物理场五维张量和健康知识图谱,实现结构状态的智能识别和故障诊断。最终,采用图生成对抗网络和遗传算法生成并优化结构替代方案,并通过有限元仿真验证方案性能,实现桥梁健康监测和维护决策的智能化。该方法通过融合多模态传感器数据、多物理场耦合分析、图神经网络建模及智能推理机制,实现对钢管混凝土拱桥结构状态的实时感知、动态建模及智能诊断,提高了监测的实时性和准确性,为桥梁的结构优化设计提供了科学依据。
技术关键词
钢管混凝土拱桥
节点
拓扑图
健康知识图谱
多模态传感器
多源监测数据
物理
生成对抗网络
预测误差
生成结构
声发射传感器
矩阵
邻居
加速度
数字孪生
桥梁结构
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