基于卷积神经网络的集约化独柱墩超载倾覆风险评估方法

本发明提供基于卷积神经网络的集约化独柱墩超载倾覆风险评估方法，属于桥梁工程安全评估技术领域，将车辆荷载参数、温度效应、混凝土蠕变和车辆桥梁交互动态放大因子集成于多维张量输入，利用卷积神经网络的分阶段训练和梯度下降优化，实现秒级反力预测和动态放大调整值输出，通过合成倾覆轴方法扩展反力数据，误差控制在合理范围内，在与现有的桥梁健康监测系统集成后，可实时采集传感器数据，输出四级风险等级，分别为安全、临界、危险和立即干预，从而减少桥梁维护成本避免资源浪费，提升高交通量环境下结构稳定性，适用于直桥、曲桥等多种桥梁类型，实现独柱墩桥梁超载倾覆风险的集约化评估，大大提升评估的实时性和准确性。