【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于工程力學、能源傳輸及人工智能領域，具體涉及一種基于深度學習的管道結構應力代理模型構建方法。
技術介紹
1、隨著城鎮燃氣產業的快速發展，城鎮天然氣管網的建設在不斷加快。然而，由于城鎮地區人口密度大、地下管道復雜，埋地燃氣管道事故發生概率顯著增加，燃氣管道事故會造成城鎮人員傷亡和嚴重的財產損失，因此，埋地管道的應力監測顯得尤為重要。
2、管道長期處于復雜的外部環境，其應力影響因素多且復雜，使得管道的應力監測和維護難度加大。傳統的有限元分析技術通過對管道結構進行離散化處理，將其分解為多個有限元單元，并結合邊界條件、載荷和材料特性等進行數值模擬。有限元分析技術雖然可以較為精確地模擬管道在不同工況的應力分布，但其計算過程復雜，計算量大，難以實現實時監測和預測。
3、隨著人工智能技術的發展，基于深度學習的應力監測和預測方法逐漸成為燃氣管道監測領域的研究熱點。深度學習模型具備強大的特征提取能力，可以學習和建模復雜的高維數據間的非線性關系，從而有效處理時間序列數據和空間特征。使用深度學習模型進行應力監測和預測，能夠大大提高計算效率，實現實時的應力監測和預測。現有技術中尚不存在采用深度學習模型進行管道結構應力監測和預測的方法。
技術實現思路
1、本發的目的在于解決現有技術中的上述不足，提供一種基于深度學習的管道結構應力代理模型構建方法，以實現管道整體應力的實時、精確監測和風險預測。具體步驟包括使用有限元仿真技術對管道進行建模，生成仿真數據，并進行特征提取和數據預
2、本專利技術解決其技術問題是采取以下技術方案實現的：一種基于深度學習的管道結構應力代理模型構建方法，包括以下步驟：
3、步驟1、通過有限元分析工具建立管道數值模型，通過離散化將管道結構劃分多個有限單元，模擬管道力學特性，設定管道幾何尺寸、材料屬性、土體性質及邊界條件，施加不同載荷以模擬多種環境工況，求解輸出應力仿真數據；
4、步驟2、對仿真數據進行特征提取；通過皮爾森相關系數對管道結構的有限單元進行相關性分析，將三維結構整體拆分為多個應力變化相似的簇，從每個簇中選擇具有代表性的有限單元組成特征單元集合，以壓縮數據特征維度并減少傳感器數量；
5、步驟3、構建深度學習初步應力代理模型，使用transformer深度神經網絡對步驟2的特征單元集合和的應力仿真數據進行訓練，初步建立特征單元集合與管道應力值之間的非線性映射關系；
6、步驟4、基于步驟3構建的初步應力代理模型，使用遷移學習進行模型優化；對現場實測的管道應力數據進行數據增強，依次使用增強數據和原始精確實測樣本進行訓練和微調，使模型具有較好的泛化能力和適應性，提高模型在實際環境中的應用效果。
7、本專利技術與現有技術相比的優點在于：
8、（1）本專利技術通過計算皮爾森相關系數，對管道結構的有限單元進行相關性分析，選取代表性的有限單元構建特征單元集合，只需在特征單元對應的管道位置布置傳感器進行監測，最后選擇部分特征單元的監測數據作為深度學習模型的輸入，既能夠保證較高的模型求解精度，又能有效降低傳感器數量，壓縮數據維度，提高了系統的可靠性和經濟性。
9、（2）采用深度學習的transformer架構構建管道應力代理模型，能夠實現管道應力分布的快速、準確的求解，提升了管道應力監測和預測的效率。通過該代理模型，能夠快速捕捉管道應力變化，實現實時監測和異常預警。本專利技術在精度上不遜于傳統有限元方法，但在實時性和應力計算效率上大幅提升，滿足了管道應力快速檢測的需求。
10、（3）在仿真數據初步訓練的代理模型基礎上，本專利技術引入數據增強和遷移學習技術，利用少量實測數據進一步優化模型，提高了模型對實際工況的適應能力和泛化能力，實現復雜實際環境下應力分布的精準預測。本專利技術不僅克服了傳統仿真數據模型適應性差的局限性，還有效解決了燃氣場站管道數據獲取難度大導致的實測訓練數據不足的問題。
本文檔來自技高網...【技術保護點】
1.一種基于深度學習的管道結構應力代理模型構建方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于深度學習的管道結構應力代理模型構建方法，其特征在于，所述步驟1包括：
3.根據權利要求2所述的一種基于深度學習的管道結構應力代理模型構建方法，其特征在于，所述步驟2基于皮爾森相關系數對管道結構的有限單元進行相關性分析，依據構建的有限單元關聯矩陣，將管道模型中應力方向變化存在相似性的有限單元歸為同一簇，每個簇中選擇有代表性的有限單元作為監測點，即特征單元，特征單元對于管道應力的大小和方向具有敏感性，并與剩余的有限單元在響應上具有強相關性。
4.根據權利要求3所述的一種基于深度學習的管道結構應力代理模型構建方法，其特征在于，所述步驟3包括：
5.根據權利要求4所述的一種基于深度學習的管道結構應力代理模型構建方法，其特征在于，所述步驟4包括：
6.根據權利要求5所述的一種基于深度學習的管道結構應力代理模型構建方法，其特征在于，所述Transformer模型由N個編碼器和N個解碼器組成；輸入經過輸入嵌入和位置編碼后送入
7.根據權利要求5所述的一種基于深度學習的管道結構應力代理模型構建方法，其特征在于，使用遷移學習微調模型通過調整學習率、引入新的網絡層、凍結某些層或隱藏網絡節點方式實現，以提高模型對多種工況下的應力預測能力。
...【技術特征摘要】
1.一種基于深度學習的管道結構應力代理模型構建方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于深度學習的管道結構應力代理模型構建方法，其特征在于，所述步驟1包括：
3.根據權利要求2所述的一種基于深度學習的管道結構應力代理模型構建方法，其特征在于，所述步驟2基于皮爾森相關系數對管道結構的有限單元進行相關性分析，依據構建的有限單元關聯矩陣，將管道模型中應力方向變化存在相似性的有限單元歸為同一簇，每個簇中選擇有代表性的有限單元作為監測點，即特征單元，特征單元對于管道應力的大小和方向具有敏感性，并與剩余的有限單元在響應上具有強相關性。
4.根據權利要求3所述的一種基于深度學習的管道結構應力代理模型構建方法，其特征在于，所述步驟3包括：
5.根據權利要求4所述的一種基于深度學習的管道結構應力代理模型構建方法，其特征在于，所...
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。