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摘要：本发明提供一种海底隧道运行期间结构安全智能评价方法及系统，涉及海底隧道结构安全智能评价技术领域，首先在隧道的拱顶、接头和支撑位置布置传感器，收集应变、位移、加速度和温度数据；接着，采集并特征提取该区域的历史地震数据用于后续的机器学习模型，以历史地震特征向量训练模型，最大加速度作为输出，基于专家评分法赋予每个输出数据的震动损伤指数；通过分析应变和温度变化数据获取隧道的应力数据，为后续构建模型提供应力数据源；将采集的数据与预设阈值进行比较，计算健康状态概率并训练损伤评估模型；最后，分析相关数据生成海底隧道的结构安全指数，判断当前的运行状态。此方法旨在为海底隧道的安全运营提供科学、有效的评估依据。
主权项：1.一种海底隧道运行期间结构安全智能评价方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤1：将海底隧道的拱顶、接头和支撑位置标记为关键位置，在关键位置处布置相关传感器，获取海底隧道的应变、位移、加速度和温度数据，并对数据进行预处理操作；步骤2：采集海底隧道区域的历史地震数据，包括震中位置、震级、震源机制、土壤特性和地震波动参数，其中地震波动参数包括最大加速度、频谱特征和时程，并对除最大加速度外的历史地震数据进行特征提取操作，以得到历史地震数据的特征向量；步骤3：基于机器学习模型，输入历史地震数据的特征向量，对应时间戳的最大加速度作为标签，对地震动模型进行训练，并依据专家评分法，对每个时间戳的最大加速度赋予震动损伤指数；步骤4：结合海底隧道的应变数据和温度数据，获取海底隧道对应时间戳的应力数据；步骤5：将采集到的应力、应变、位移、加速度、温度、最大加速度与预设的阈值进行比较，并标注每个数据的安全状态，生成特征向量，计算每个时间戳数据的健康状态概率，基于机器学习模型，将特征向量作为输入，对应的健康状态概率作为标签，对损伤评估模型进行训练；步骤6：获取海底隧道的交通载荷，分析海底隧道的震动损伤指数、应力、健康状态概率和交通载荷，获取结构安全指数，并与预设的阈值进行比较，判断当前海底隧道运行状态。
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百度查询： 大连大学 一种海底隧道运行期间结构安全智能评价方法及系统
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