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申请/专利权人：山西建筑工程集团有限公司;太原理工大学

摘要：本发明提供一种高耸悬挑钢结构观光塔的健康监测方法，属于高耸悬挑钢结构观光塔健康监测技术领域；为了解决现有高耸悬挑钢结构建筑在复杂工作环境下其结构健康监测难的问题，提供一种高耸悬挑钢结构观光塔的健康监测方法；该方法通过构造观光塔的有限元模型，分析塔体结构特性，了解塔体的运行特点，并根据有限元计算结果，结合高耸悬挑钢结构观光塔直径细、高度高、顶部质量大的特点，确定健康监测内容、布点位置选取，采用贝叶斯优化算法对布点位置进行优化，依托收集到的数据建立云监测平台，融合CNN+LSTM深度学习算法进行安全预警，实现观光塔运行状态监测和预警；本发明应用于高耸悬挑钢结构观光塔的健康状态评估。

主权项：1.一种高耸悬挑钢结构观光塔的健康监测方法，其特征在于：包括如下的监测步骤：步骤一：使用有限元计算软件建立高耸悬挑钢结构观光塔的三维有限元模型，并对高耸悬挑钢结构观光塔进行结构振动测试的监测，反馈监测参数并修改三维有限元模型的精度，对高耸悬挑钢结构建成使用阶段分工况进行有限元数值模拟；步骤二：综合考虑高耸悬挑钢结构观光塔的结构特点，结合工程经验，初步确定监测方案；步骤三：综合考虑经济效益、监测效果因素，确定测点位置和测点数量的先验分布概率，根据步骤一有限元计算结果更新后验分布概率，选择最优布置方案，采用贝叶斯算法对步骤二确定的监测方案做进一步优化；步骤四：根据步骤一有限元计算结果，结合相关行业规范，设置监测阈值，并布置监测设备，采集监测数据，对采集监测数据进行预处理，根据有限元计算得到自振频率，设置低通滤波截止频率，剔除高频噪声；将监测设备采集到的各项数据传递到本地服务器，再通过网络上传到云端数据库进行存储和备份，云端数据库与健康监测网站相连，实时观察结构各监测点数据变化情况；步骤五：云端数据库对传感器采集到的数据进行综合分析，采用内置有CNN+LSTM深度学习算法模型的安全预警模块，根据当前监测数据的变化情况，预测结构响应变化，当预测值接近预设的监测阈值时或传感器异常工作时发出警报，进行安全预警。

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