多元特征驱动的超高层建筑变形状态智能学习与预测OA北大核心CSTPCD
Multi-feature driven intelligent learning and prediction of deformation state of super-tall buildings
为实现基于监测数据的结构未来状态可预测,提出了一种多元特征驱动的超高层建筑变形状态智能学习与预测方法.通过信号自适应分解、响应多维特征分析与子信号相关性分析,实现结构响应数据重构与组合,并基于长短时记忆网络(LSTM)进行多通道学习与多步预测.利用上海中心大厦在台风"梅花"作用下的结构顶部水平位移响应实测数据,揭示位移响应数据具有超低频准静态变形与一阶模态控制振动响应的叠加特征以及时域非平稳特性.通过响应数据重构,形成三组具有不同时间尺度、振动幅…查看全部>>
To predict the future state of structures using monitoring data,an intelligent learning and prediction method for estimating the deformation state of super-tall buildings driven by multiple features is proposed.Through self-adaptive signal decomposition,multi-dimensional analysis of response characteristics and sub-signal correlation analysis,structural response data reconstruction and combination are realized,and multi-channel learning and multi-step predic…查看全部>>
单伽锃;张茜;吕西林;张其林
同济大学土木工程学院,上海 200092||上海韧性城市与智能防灾工程技术研究中心,上海 200092同济大学土木工程学院,上海 200092同济大学土木工程学院,上海 200092||上海韧性城市与智能防灾工程技术研究中心,上海 200092同济大学土木工程学院,上海 200092
土木建筑
超高层建筑结构健康监测变形状态LSTM模型时序数据
super-tall buildingstructural health monitoringdeformation stateLSTM modeltime series data
《建筑结构学报》 2024 (3)
带自感知可更换连梁剪力墙结构地震可恢复性及其评估方法研究
101-112,12
国家自然科学基金项目(51878483,52278312),上海市期智研究院科技合作项目(SYXF0120020109).
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