一种基于深度学习的建筑结构抗震韧性优化方法及系统

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一种基于深度学习的建筑结构抗震韧性优化方法及系统
申请号:CN202511090065
申请日期:2025-08-05
公开号:CN120579471A
公开日期:2025-09-02
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的建筑结构抗震韧性优化方法及系统,涉及抗震韧性优化技术领域,该系统运行中,部署传感网络,采集建筑结构震动过程中的多维动态响应参数,对采集的参数集进行预处理与滑动窗口特征化,对输入张量TXF进行编码,提取深层时空耦合特征生成系数,将抗震应能系数SEC、响应协动系数RSC、损伤演化指数DEI进行多维复合计算,生成系统级的评估核心指标韧性谱演化指数REX,基于韧性谱演化指数REX与预设阈值进行对比,对建筑结构当前状态进行等级划分与风险定位,将生成的控制策略发送至执行层,联动阻尼调节装置、隔震层控制器或构件修复设备完成结构调控,并实时采集优化后响应。
技术关键词
建筑结构抗震 MEMS加速度计 阻尼调节装置 指数 耦合特征 修复辅助设备 控制策略 隔震层 修复设备 多模态 地震 时序特征 节点 生成系统 光纤光栅应变计 编码模块 数据采集单元 滑动窗口
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