| 一种横向滑坡埋地管道工况参数智能辨识方法 | |
樊智勇; 刘晓宇 ; 刘天苹; 赵颖
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| 2024-07-19 | |
| Rights Holder | 中国科学院力学研究所 |
| Abstract | 本发明公开了一种横向滑坡埋地管道工况参数智能辨识方法，包括如下步骤：S100、通过大量的模板工况及各个模板工况下管道横截面的轴向最大应变数据建立模板数据库；S200、监测实际工况中管道各监测截面的轴向最大应变，形成监测应变时间序列；S300、利用多维动态时间规整算法，计算模板数据库和监测应变时间序列的相似度，通过比较相似度大小辨识实际工况参数；其中，模板工况越多，模板数据库越大，辨识结果越准确。本发明采用遗传算法求解横向滑坡作用下埋地管道的力学模型，并生成模板数据库，采用多维动态时间规整算法，充分利用实际工况的时空监测信息，准确辨识实际工况参数，避免现场测试耗费大量的人力物力。 |
| Application Date | 2020-11-25 |
| Application Number | CN202011337859.3 |
| Patent Number | CN112487631B |
| Claim | 1.一种横向滑坡埋地管道工况参数智能辨识方法，其特征在于，包括如下步骤： S100、通过大量的模板工况及各个模板工况下管道横截面的轴向最大应变数据建立模板数据库； S200、监测实际工况中管道各监测截面的轴向最大应变，形成监测应变时间序列； S300、利用多维动态时间规整算法，计算模板数据库和监测应变时间序列的相似度，通过比较相似度大小辨识实际工况参数； 其中，模板工况越多，模板数据库越大，辨识结果越准确； 步骤S300的具体步骤包括： S301、设定移动时窗用来从每个模板工况离散点应变时间序列Yi里以不断移动的方式取出序列片段，移动时窗表示为二维矩阵 W为t×n的矩阵； 其中，t为移动时窗所含载荷步数，即时窗长度，其变化范围为[t1，t2]；n为移动时窗包含的离散点的个数，与监测截面的个数也即X的列数相等，X为监测应变时间序列；wij为从模板工况里所取的管道离散点的轴向最大应变； S302、设模板工况滑坡中心在坐标轴x'的坐标为d，d的变化范围为[dmin，dmax]，在d的取值不断变化时，根据坐标转换公式 x＝x′-d 计算各监测截面在模板工况坐标轴x中的坐标，将这些坐标与离散点的x坐标进行比较，获得与这些坐标最近的离散点； S303、开始时，计算dmin对应的离散点，将移动时窗放在模板工况Yi的这些离散点所在列的最左列位置，然后将移动时窗向下移动，每次移动一行，移动到最下方后，再将移动时窗放置到最上方，并向右移动一列，然后再按每次一行向下移动，移动到最下方，不断进行此过程，直至移动到dmax对应的离散点所在列的最右列位置，再按每次一行移动到最下方； S304、移动时窗每到达一个位置，即得到一个二维矩阵W，下面对移动时窗当前位置的W与X进行动态时间规整，定义距离dij为欧拉距离，计算方式如下： 遍历W和X里的各元素，即可得到距离矩阵 p为最大时刻； 对于矩阵d，以d11为起点，有多条路径可以到达终点dtp，每条路径表示W和X的一个映射关系，每条路径上各元素之和即为该路径计算的W和X之间的距离，距离最小的路径为动态规整路径，该最小距离为动态规整距离； S305、定义累计距离矩阵 其中Dij为d11为到dij的最小累计距离，计算公式为 到此可知，当前W和X的最小累计距离为Dtp，该值越小，则W和X的相似性越大，故定义相似度为Dtp的倒数，以C表示； S306、随着移动窗口在Yi中移动，可得相似度矩阵 P为滑坡推力总步数，N为离散点的个数； 当t在[t1，t2]变化时，即可得相似度矩阵 S307、对第i个模板工况的相似度矩阵，比较矩阵中各相似度的大小，求得该模板工况对应的最大相似度，以及相应的滑坡中心位置d，滑坡推力q变化范围； S308、对M个模板工况S1，S2，…，SM，进行上述相似度计算步骤，可得每个工况的最大相似度，以及相应的滑坡中心位置d，滑坡推力q变化范围； S309、比较每个模板工况的最大相似度，可以得到所有模板工况下的模板数据库里与监测应变时间序列X最相似的序列片段，则该序列片段对应的工况参数即为辨识出的与实际工况最接近的工况参数。 |
| Language | 中文 |
| Classification | 发明授权 |
| Status | 有效 |
| Note | 授权 |
| Country | 中国 |
| Agency | 北京和信华成知识产权代理事务所(普通合伙) |
| Document Type | 专利 |
| Identifier | http://dspace.imech.ac.cn/handle/311007/97367 |
| Collection | 流固耦合系统力学重点实验室 |
| Recommended Citation GB/T 7714 | 樊智勇,刘晓宇,刘天苹,等. 一种横向滑坡埋地管道工况参数智能辨识方法. CN112487631B[P]. 2024-07-19. |
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