申请/专利权人：中南大学

申请日：2022-05-10

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN114894619B

主分类号：G01N3/08

分类号：G01N3/08;G01N3/06;G06N3/084;G06N3/0442

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.05#授权;2022.08.30#实质审查的生效;2022.08.12#公开

摘要：本发明提出了基于长短期记忆网络的钢管混凝土柱轴压荷载‑应变曲线预测方法。对于设计参数、轴压荷载和轴向应变数据，设计数据预处理和数据构成方法，用于长短期记忆网络离线模型训练；构造轴向应变数据序列，并将其与设计参数输入到训练好的离线模型中，得到模型输出的轴压荷载数据；用轴向应变数据和轴压荷载数据还原轴压荷载‑应变曲线，实现系统轴压荷载‑应变曲线预测。

主权项：1.基于长短期记忆网络的钢管混凝土柱轴压荷载-应变曲线预测方法，其特征在于：包括有如下步骤：S1：实验数据采集；采集不同材料、尺寸的钢管混凝土柱的轴压荷载-应变曲线实验数据，建立荷载-应变曲线与五个设计参数，五个设计参数分别为：钢管直径D、钢管壁厚ts、柱高度H、钢材强度fs,以及混凝土强度fc对应的系统数据库，通过设计参数构建荷载-应变曲线预测训练样本；S2：数据预处理；对于所有钢管混凝土柱轴压荷载-应变曲线实验数据，设定25000με为采集轴向应变的限值，若实验数据曲线较短，未达到25000με的轴向应变限值，将执行补偿操作，根据荷载-应变曲线最终斜率将轴压荷载-应变曲线延伸至设定轴向应变限值；若实验数据曲线较长，将执行截断操作，丢弃超过设定限值的数据，再经过上述数据预处理后，所有的轴向载荷-应变曲线数据具有统一的轴向应变长度；S3：数据构成；每一组设计参数和对应的轴压荷载-应变曲线作为一个数据样本；将经过数据预处理的钢管混凝土柱轴压荷载-应变曲线的实验数据按应变值平均分成m个点，每个点包含轴压荷载值N和轴向应变值ε；用轴向应变值和设计参数搭建长短期记忆单元神经网络的输入数据构成；再用轴压荷载值搭建长短期记忆单元神经网络的输出数据构成；S4：离线模型训练；所有样本经过S3中输入和输出数据构成后，采用长短期记忆单元神经网络对所有样本进行离线模型训练，得到符合收敛性的长短期记忆单元神经网络模型；S5：轴压荷载-应变曲线预测；整理需要预测轴压荷载-应变曲线的钢管混凝土柱的设计参数；构造轴向应变数据序列，取最大值为25000με包含m个平均分布的数据值的向量作为轴向应变数据序列；利用S3所述输入数据构成搭建方法将需要进行轴压荷载-应变曲线预测的钢管混凝土样本数据转变成可以用于长短期记忆网络的输入数据构成；将输入数据数输入至S4所得到的离线模型中，得到对应的轴压荷载输出；取输入数据每一个行中所有轴向应变的平均值与输出数据对应行中的轴压荷载值作为轴压荷载-应变平面的一个点，依次计算所有轴压荷载-应变点从而还原完整的轴压荷载-应变曲线，完成轴压荷载-应变曲线预测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中南大学 基于长短期记忆网络的钢管混凝土柱轴压荷载-应变曲线预测方法

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