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申请/专利权人：东南大学

摘要：本发明涉及一种大跨度桥梁风振响应预警系统和方法，本发明包括监测前端模块、数据采集和传输模块、数据处理和计算模块以及评估预警模块。监测前端模块与数据采集和传输模块持续监测桥址区风环境及桥梁风振响应数据并建立标准化数据库；随后，数据处理和计算模块建立动态的两阶段GRU混合预测模型用于预测桥址区风场以及桥梁风振响应；最后评估预警模块根据响应预测值对大跨桥梁安全性能进行评估及预警。本发明可提前预测大跨桥梁在台风作用下的风振响应，高效可靠且泛化能力好，有助于提高大桥管理部门的应急预案制定管理水平，以保证大跨桥梁结构及桥面行车安全。

主权项：1.一种大跨度桥梁风振响应预警系统，其特征在于：包括监测前端模块、数据采集和传输模块、数据处理和计算模块以及评估预警模块；其中：所述监测前端模块，用于监测大跨桥梁桥址区风环境与桥梁结构风振响应，包括风速仪、位移传感器、加速度传感器；所述数据采集和传输模块，通过对监测前端模块所采集的数据作标准化处理，以建立标准化数据库，并将标准化数据库的数据传入数据处理和计算模块；所述标准化数据库的数据包括两部分，对应为台风监测数据以及桥梁风振响应监测数据；所述数据处理和计算模块，包括数据分析模块以及预测模块；所述的数据分析模块，能够分别对数据采集和传输模块所传输来的台风监测数据、桥梁风振响应监测数据进行分析处理，以对应地获得风特性参数、桥梁结构模态参数，所述的预测模块，基于两阶段GRU混合预测模型而构建，能够结合GRU神经网络计算对两阶段GRU混合预测模型进行训练、更新、修正以及运用；所述的两阶段GRU混合预测模型包括第一阶段台风风速预测模型以及第二阶段桥梁风振响应预测模型；其中：第一阶段台风风速预测模型的输入为风特性参数，输出为台风过桥时预测风速；第二阶段桥梁风振响应预测模型的输入为第一阶段风速预测结果和桥梁结构模态参数，输出为桥梁风振响应预测值xp，桥梁风振响应预测值xp包括桥梁结构的位移、速度、加速度响应预测值；所述评估预警模块，根据数据处理和计算模块所输出的桥梁风振响应预测值xp，对大跨桥梁运营状态进行评估预警和辅助决策；第一阶段台风风速预测模型训练的损失函数为均方差形式的经验风险损失函数；第二阶段桥梁风振响应预测模型训练的损失函数为均方差形式的经验风险损失函数与基于运动方程的损失函数的加权和；第一阶段台风风速预测模型训练的损失函数的表达式为： 第二阶段桥梁风振响应预测模型训练的损失函数为： 式中：N为训练样本数；Up为风速预测值；Um为风速实测值；ki指损失函数加权系数；Liθ根据i的取值按序分别指基于位移、速度、加速度、运动方程的损失函数，i＝1、2、3、4；Xp为位移预测值；Xm为位移实测值；M，C，K分别为桥梁结构的质量、阻尼和刚度矩阵；F为抖振力向量和气动自激力向量的和。

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