本技術涉及橋梁安全，具體為一種基于橋梁大數(shù)據的養(yǎng)護智能決策方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、在橋梁養(yǎng)護領域，傳統(tǒng)的養(yǎng)護決策方法往往依賴于經驗和人工判斷，存在著效率低、成本高、準確性不足等問題。隨著大數(shù)據和人工智能技術的發(fā)展，橋梁養(yǎng)護領域也迎來了新的機遇和挑戰(zhàn)。橋梁作為基礎設施的重要組成部分，其安全性和穩(wěn)定性直接關系到公共交通和人民生活的安全與便利。因此，如何利用現(xiàn)代技術手段有效地對橋梁進行監(jiān)測、評估和維護，成為了當前研究的熱點之一。

2、隨著傳感器技術、無人機技術、機器學習算法等技術的不斷進步，獲取橋梁相關數(shù)據的能力得到了顯著提升，大量的橋梁結構數(shù)據、檢測數(shù)據和實時狀態(tài)數(shù)據被積累和存儲。然而，如何從這些海量數(shù)據中提取有用信息、發(fā)現(xiàn)潛在問題、制定科學的維護決策，仍然是當前研究亟待解決的問題。

3、因此，有必要提出一種基于橋梁大數(shù)據的智能養(yǎng)護決策方法及系統(tǒng)，通過整合大數(shù)據技術、機器學習算法和多目標優(yōu)化技術，實現(xiàn)對橋梁狀態(tài)的全面監(jiān)測和評估，為橋梁養(yǎng)護決策提供科學、準確的支持。

技術實現(xiàn)思路

1、為了克服現(xiàn)有技術存在的一系列缺陷，本專利的目的在于針對上述問題，提供一種基于橋梁大數(shù)據的智能養(yǎng)護決策方法，包括以下步驟：

2、步驟1，收集橋梁的基本信息、檢測報告、維修記錄以及實時狀態(tài)數(shù)據；

3、步驟2，從步驟1收集的數(shù)據中挖掘出影響橋梁性能的關鍵特征，對橋梁當前狀態(tài)進行分析評估，并對未來一段時間內橋梁狀況的變化趨勢做出預測；

4、步驟3，基于步驟2的結果，生成包含維修時間、范圍、工藝和材料用量的多種可能維修策略方案；

5、步驟4，對步驟3生成的維修策略方案進行成本效益分析；

6、步驟5，利用多目標優(yōu)化算法，綜合考慮橋梁性能提升、維修成本、施工時間和交通影響因素，從步驟4評估的維修策略方案中選擇最優(yōu)方案；

7、步驟6，根據最優(yōu)策略制定詳細維修計劃并實施，對實施效果進行評估以持續(xù)優(yōu)化未來的維修決策。

8、進一步的，橋梁的基本信息包括設計圖紙、施工記錄、材料信息和荷載參數(shù)；

9、橋梁的檢測報告為最近的檢測報告，用于了解橋梁的結構健康狀況、病害、裂縫和變形數(shù)據；

10、維修記錄包括維修方案、材料使用和施工過程；

11、橋梁實時狀態(tài)數(shù)據包括：

12、通過無人機航拍獲取橋梁的高分辨率圖像以用于病害識別和變形監(jiān)測；

13、通過爬索機器人獲取的橋梁梁面和梁底檢測數(shù)據；

14、通過水下機器人獲取的橋梁水下部分信息；

15、通過聲吶探測裝置獲取的混凝土質量、裂縫和空腔數(shù)據；

16、通過安裝于橋梁主要受力部位的應變、振動和溫度傳感器獲取的橋梁負載大小、振動頻率和溫度變化數(shù)據。

17、進一步的，挖掘影響橋梁性能關鍵特征包括以下步驟：

18、對步驟1收集的數(shù)據進行清洗，包括處理缺失值、異常值和噪聲數(shù)據；

19、對清洗后的數(shù)據進行標準化處理，將不同量綱的數(shù)據轉換到相同的尺度；

20、計算各個特征與橋梁健康狀態(tài)指標的相關系數(shù)；

21、根據相關系數(shù)大小，篩選出與橋梁狀態(tài)高度相關的特征子集；

22、應用主成分分析法對相關特征進行主成分提??；選取能夠解釋大部分數(shù)據方差的主成分，作為影響橋梁性能的主要因素；

23、評判各特征對橋梁性能評估模型預測結果的貢獻程度，根據重要性大小，選取對橋梁性能影響最大的特征作為關鍵特征。

24、進一步的，各個特征與橋梁健康狀態(tài)指標的相關系數(shù)通過皮爾遜相關系數(shù)計算，具體公式為：其中，xi和yi分別是特征變量和橋梁健康狀態(tài)指標的第i個觀察值，和分別是它們各自的平均值；

25、主成分的選擇通過累計方差貢獻率來決定，具體公式為：

26、

27、其中，λj是第j個主成分對應的特征值，p是特征子集中的特征數(shù)量，k是保留的主成分個數(shù)，θ是選取的前k個主成分能夠解釋相關特征子集總方差的百分比。

28、進一步的，對橋梁當前狀態(tài)進行分析評估，并對未來一段時間內橋梁狀況的變化趨勢做出預測包括以下步驟：

29、構建三維精細有限元模型以模擬橋梁實際結構，對三維精細有限元模型進行靜力和動力分析，計算應力、應變及位移響應，將分析結果與實測數(shù)據進行校核，并更新模型參數(shù)；

30、基于長期的結構健康監(jiān)測數(shù)據，評估橋梁當前的損傷水平及性能狀態(tài)；

31、將橋梁當前狀態(tài)數(shù)據輸入性能退化模型，預測未來一段時間內的退化趨勢；

32、融合有限元分析、監(jiān)測評估與退化預測結果，建立基于證據理論的不確定知識推理決策模型以綜合評估橋梁的當前狀態(tài)和未來趨勢。

33、進一步的，通過以下公式預測未來一段時間內的退化趨勢：

34、

35、其中，s(t)表示在時間t時的結構性能狀態(tài)；s0是初始狀態(tài)；r(s(τ)，t-t)是隨時間變化的性能退化率函數(shù)，退化率函數(shù)的參數(shù)通過對歷史性能狀態(tài)數(shù)據進行分析和參數(shù)估計得到，進而預測未來的性能狀態(tài)；t表示當前的時間，而τ表示積分變量，代表著過去某個時間點到當前時間t之間的時間間隔；

36、基于證據理論的不確定知識推理決策模型用以下公式表示：

37、

38、其中，a表示橋梁可能的狀態(tài)；m(b)表示對于每一個可能的狀態(tài)集合b，有多大的信任度認為橋梁的真實狀態(tài)屬于b，根據有限元分析、監(jiān)測評估與退化預測結果得出m(b)的值；k表示不同證據之間的沖突程度，如果所有的證據都一致，那么k＝0；如果所有的證據都完全沖突，那么k＝1。

39、進一步的，步驟4包括以下步驟：

40、收集歷史維修項目的直接成本和間接成本以構建成本估算模型，輸入維修工程量、工藝和時間參數(shù)，輸出對應的估算成本；

41、明確橋梁維修的主要目標，確定效益評估的關鍵指標，并應用多準則決策分析法為每個關鍵指標賦予相應的權重，反映其在整體決策中的相對重要性；

42、基于三維精細有限元模型與性能退化模型，模擬不同維修策略實施后的橋梁性能變化；根據模擬結果對效益指標進行量化評估，構建效益評估模型，輸出各策略在不同指標下的效益分數(shù)。

43、進一步的，步驟5包括以下步驟：

44、明確定義橋梁維修所需優(yōu)化的關鍵性能指標，包括結構安全性提升、維修成本、施工時間和交通影響；

45、將維修時間窗口、施工工藝限制及環(huán)境保護要求作為實際約束條件納入考慮；

46、構建多目標優(yōu)化模型，在各項關鍵性能指標間權衡搜索非支配解，即能在所有目標下達到接受水平的pareto最優(yōu)解集；

47、對pareto解集中的各個方案進行綜合評估，根據決策者的偏好和需求，選擇最合適的方案作為最優(yōu)維修策略。

48、一種基于橋梁大數(shù)據的智能養(yǎng)護決策系統(tǒng)，包括大數(shù)據子系統(tǒng)、橋梁性能分析子系統(tǒng)和橋梁維修決策優(yōu)化子系統(tǒng)三個模塊，其中：

49、大數(shù)據子系統(tǒng)負責采集、傳輸、處理和存儲與橋梁相關的各類數(shù)據，為整個系統(tǒng)提供數(shù)據支持，包括：

50、數(shù)據采集層，自動獲取橋梁的基本信息、歷史檢測報告和維修記錄，同時，通過安裝在橋上的傳感器實時監(jiān)測橋梁的狀態(tài)數(shù)據；

51、數(shù)據傳輸層，用于將采集數(shù)據上傳至數(shù)據處理層；

52、數(shù)據處理層，對采集數(shù)據進行清洗、轉換和標準化處理；

53、數(shù)據存儲層，采用分布式存儲架構，存儲處理后的數(shù)據；

54、橋梁性能分析子系統(tǒng)負責評估橋梁當前狀態(tài)并預測未來趨勢，包括：

55、特征工程模塊，用于提取影響橋梁性能的關鍵特征，進行特征選擇和構造；

56、橋梁性能評估模型，基于神經網絡對橋梁的當前結構性能和安全狀態(tài)進行評估；

57、性能退化預測模型，用于預測剩余使用年限及未來一段時間內橋梁性能的退化趨勢；

58、橋梁維修決策優(yōu)化子系統(tǒng)負責生成最優(yōu)的維修決策方案，包括：

59、維修策略生成模塊，基于橋梁性能分析結果，結合維修方案庫，生成多種可能的維修策略方案，維修策略包括維修時間、維修范圍、維修工藝和材料用量；

60、多目標優(yōu)化模塊，用于建立維修決策的多目標優(yōu)化模型；

61、方案評估模塊，對優(yōu)化得到的維修策略方案進行全面評估，包括經濟性評估、可行性評估和風險評估；

62、維修方案反饋模塊，記錄實施的維修方案及維修效果，為未來維修決策提供反饋數(shù)據。

63、進一步的，多目標優(yōu)化模塊采用遺傳算法求解多目標優(yōu)化問題，獲得最優(yōu)維修策略。

64、與現(xiàn)有技術相比，本技術至少具有如下技術效果或優(yōu)點。

65、本技術提出了一種基于橋梁大數(shù)據的養(yǎng)護智能決策方法及系統(tǒng)，通過收集、分析和挖掘橋梁相關數(shù)據，結合多準則決策分析和多目標優(yōu)化算法，提高了橋梁養(yǎng)護效率、降低維護成本、提升橋梁結構安全性，并建立了智能化的養(yǎng)護決策系統(tǒng)，為決策者提供科學、準確的維護決策方案。