公开(公告)号：CN116663425A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310766603.1

申请日：2023-06-27

Applicant: 东南大学

Inventor： 吴刚 ,  廖聿宸 ,  张瑞阳 ,  朱天巡 ,  侯士通

IPC: G06F30/27 ,  G06F18/214 ,  G06F17/18 ,  G06F119/02 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种基于模态拓展和残差CNN‑LSTM网络的桥梁车致振动预测方法。本发明依据模态扩展方法将输入的车辆参数、路面不平度重构为维度固定的特征，借助残差卷积‑长短期记忆网络的多尺度特征提取和时序依赖关系的提取能力对所关注的车致振动进行分析预测，提升了车致振动的预测精度。本发明采用试验设计方法和数值仿真方法生成训练集样本，从而在控制训练样本数量的前提下保证所得网络模型的预测精度和泛化能力。本发明的有益效果在于，克服了传统车‑桥耦合振动分析的计算耗时问题，可根据车辆参数、路面不平度对目标桥梁的车致振动进行快速、可靠的预测分析，适用于公路桥梁在随机车流作用下的长期安全评估。