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申请/专利权人：青岛高速集团有限公司;哈尔滨工业大学;黑龙江省公路建设中心;哈工(青岛)交通智能装备科技有限公司;济南城建集团有限公司

摘要：本发明公开了一种基于kriging代理模型的桥梁数字孪生体构建方法，所述方法利用两个正态分布函数加权和的双峰型概率分布，对全年累计车辆数据进行按类统计，建立桥梁安全阈值等级标准，采用交通荷载概率分布算法，计算不同安全阈值等级对应的桥梁结构交通荷载概率分布，构建实桥响应与荷载组合的基于代理模型的实桥数字孪生体POD‑PCE‑Kriging模型，实现基于监测系统的数字孪生体响应仿真。本发明解决了现有基于代理模型的桥梁数字孪生体构建方法对修正参数组合试验样本较多且有限元分析计算时间较长，导致代理模型的计算量较大的问题。

主权项：1.一种基于kriging代理模型的桥梁数字孪生体构建方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：步骤一：根据所监测的桥梁结构采集到的实时车辆数据，利用两个正态分布函数加权和的双峰型概率分布对全年累计车辆数据按类统计，基于证据理论的多源信息融合，结合数值仿真和监测数据分析，得到结构响应特征和预测结果，构建桥梁安全阈值等级标准；步骤二：根据步骤一中得到的桥梁安全阈值对应情况，构建交通荷载概率分布算法，计算不同安全阈值等级对应的桥梁结构交通荷载概率分布；利用所构建的交通荷载概率分布算法和采用蒙特卡洛模拟构建的桥梁车辆荷载计算模型，计算对应安全阈值下车辆概率分布的桥梁瞬态分析响应，具体步骤如下：步骤二一：假设某类车辆荷载车重数据分布服从概率密度函数为fx|θ1,θ2,...,θm，其中x为车重数据，m为荷载个数，θ为函数参数样本空间，θ1,θ2,...,θm∈Θ为函数参数个数，则车重数据的联合概率密度函数为： 若有使得 则得到极大似然估计量为即得到该车重数据概率密度函数参数；设某一类车辆荷载样本的分布函数为Fwnx，根据经验确定车辆荷载概率分布函数为Fwx，设假设H0为经验确定的车辆荷载概率分布和样本概率分布一致，由此可得检验统计量D定义如下： 步骤二二：基于步骤二一中获得的若干车辆荷载概率模型分布，根据各车型荷载模型、车辆间距和车轴等信息参数，采用蒙特卡洛模拟产生随机车辆，按照车流量在高峰期间各车型比例随机产生，模式如下所示：将桥梁点位纵向分为k段，分别位于各跨中边跨位置，横向根据车道数量分为n段，以模拟车辆来回过程，则桥梁荷载布设施加位置如下式所示： 由此得到车辆荷载概率分布通过蒙特卡洛模拟产生车辆概率分布荷载为： 式中，z1,z2,...,zg为模拟车辆荷载质量；g为模拟车辆荷载质量个数；t1,t2,...,tg为形状参数；进而通过模拟车辆概率分布荷载M在X矩阵中的随机分散分布，得到概率分布荷载工况，其中对应分布荷载位置如下所示：pij＝[zhth]T式中，zh为第h处的模拟车辆荷载质量，th为第h处的形状参数；其他未分布荷载值为0，实现实际车辆车流的随机性位置分布，通过全年车流车速分析，确定对应时间段车辆数概率分布，根据车辆位置进行足量分析计算，得到有限元车辆荷载仿真空间分布，进而实现计算不同安全阈值等级对应的桥梁结构交通荷载概率分布和对应安全阈值下车辆概率分布的桥梁瞬态分析响应；步骤三：依据步骤二中计算的不同安全阈值等级下交通荷载概率分布和桥梁瞬态分析响应结果，采用POD算法对原始样本数据进行降维，利用PCE模型对kriging模型进行改进重构，结合实桥响应，构建实桥响应与荷载组合的基于代理模型的实桥数字孪生体POD-PCE-Kriging模型；提出概率加权混合加点准则，通过K-fold交叉验证方法计算误差，对kriging代理模型进行修正优化设计，实现基于代理模型的实桥数字孪生体kriging模型的建立，具体步骤如下：步骤三一：构建POD-PCE-Kriging模型代替结构分析计算，具体步骤如下：1通过POD算法对响应数据空间进行降维；1设n维场量空间{xn∈Ω}的一组“最优”正交基{U1,U2,U3···Un}，假设xn可由若干正交基近似，则： 式中，Ui为xn的特征向量或基向量；αi为Ui的相关系数；r为降维后的维度数；2对桥梁结构响应数据进行中心化处理，则得到新的中心化响应数据集： 式中，为中心化样本数据集；为针对一维度的样本均值；3对新得到的中心化响应数据集进行奇异值分解： 式中，Λ＝{λ1,λ2,λ3···λn}为协方差矩阵由大到小排列的特征值组成的向量，λ为U的特征值，n为特征值的个数；2利用PCE模型对kriging模型进行改进重构：1Kriging代理模型中某一点未知点x的预测响应为： 式中，fx为回归模型；μ为回归系数；gx为代理模型的估计误差；2采用PCE模型替代原本Kriging模型中常用的回归部分，对于任一样本，表示为以下PCE： 式中，{βa,a∈Nn}为多变量标准正交多项式faX的系数；其中faii为第i个变量的第ai阶多项式；对于s个响应数据，回归部分Fβ,X表示为：Fβ,X＝[fβ,x1,fβ,x2,fβ,x3,...,fβ,xs]T3gX表示平稳随机过程，代表回归模型近似目标函数的系统偏差，其满足以下条件： 式中，∑2代表方差；Rθ,xi,xj是假定的关于超参数的相关系数；4根据最优线性无偏估计要求，求得： 5通过求解无约束最优化问题得到超参数θ： 6某一未知点x的估计响应值为： rx＝[Rθ,x1,x,Rθ,x2,x,Rθ,x3,x···Rθ,xn,x,]选择相关函数R为： 步骤三二：基于概率加权混合加点准则进行代理模型序列优化设计，具体步骤如下：1在设计空间中选取少量初始样本X0，循环次数i＝0；2进行数值计算或者结构分析，获取样本Xi对应的实际响应fXi；3基于已有样本Xi及其响应值fXi，运用Kriging代理模型技术，构建近似函数4采用概率加权混合加点准则的优化算法对代理模型进行优化，得到第i次循环的最优解并计算实际响应值fimin；5核查优化是否收敛：若优化结果已满足收敛条件，则输出最优设计{xmin,fmin}；否则i＝i+1，继续步骤6；6根据局部加点准则可计算第一个候选样本点xinew1为： 式中，“arg”表示为自变量与因变量之间的映射关系，返回值为当前模型最小值对应的输入参数；假设d维设计空间中存在一组样本点X＝[x1,x2,x3···xn]，根据这组样本将设计空间分割为n个泰森多边形：Ri＝{x∈Ω|||x-xi||2＜||x-xj||2}j≠i式中：Ω代表整个设计空间；x为空间中任意一向量点；在K-fold交叉验证中，将已有的Xi-1随机地分为k组互斥的子集Di＝[D1,D2,D3···Dn]，样本的预测误差e为： 式中，fDi为Di集合中所有样本的实际响应值；是由除Di组以外样本构建的代理模型；表示Di中样本的预测响应值；将样本的交叉验证误差进行排序，选出预测误差最大的点xc，根据全局加点准则筛选样本，计算第二个候选样本点xinew2：xnew2＝argmax||x-xc||2采用概率加权混合加点准则计算x混： 7将x混加入总样本中，得到集合Xi，转至步骤2，继续进行迭代。

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