一种基于数字孪生技术的钢结构健康监测系统及方法与流程

1.本发明涉及钢结构监测领域，具体是钢结构健康监测方法，特别涉及一种基于数字孪生技术的钢结构健康监测系统及方法。


背景技术：

2.结构健康监测(structuralhealthmonitoring,shm)是指利用现场的无损传感技术，分析通过包括结构响应在内的结构系统特性，达到检测结构损伤或退化的一些变化。传统的结构健康监测技术包含三部分：传感器研发、数据采集系统和信号的处理评价。此方法能够达到对监测点的实时、准确的预警，但是无法预警整体结构的健康状态。此外，传统方法实现结构整体健康的精确监测评估对传感器精度、安装数量、信号评价的要求很高，其成本导致无法普及。
3.数字孪生技术可以有效解决上述问题。数字孪生的定义为充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生技术采用数字化的方式创建物理实体在数字空间的实时镜像，通过物理实体和数字模型的信息交互可对物理实体在现实物理环境中的状态和行为进行模拟、监控、诊断和控制。
4.中国专利cn202011276245.9提供了一种基于数字孪生平台的模块化建筑物健康监测系统，用数字孪生技术解决了整体结构的健康监测问题。但是该系统没有实现高质量的数字模型，从而可能出现分析与预测偏差。


技术实现要素：

5.本发明为了有效地解决以上技术问题，提供了一种基于数字孪生技术的钢结构健康监测系统。
6.为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于数字孪生技术的钢结构健康监测系统，包括分布式数据采集系统、远程数据传输与控制系统；所述远程数据传输与控制系统包括本地计算机系统、远程管理监控计算机系统、钢结构安全性能预测模块；所述分布式采集系统包括安装于待测钢结构上的传感器，由所述分布式采集系统对各个所述传感器采集数据进行动态在线监测和采集，将采集数据通过网络发送至所述远程管理监控计算机系统；所述本地计算机系统与所述远程管理监控计算机系统网络连接收集采集数据，所述本地计算机系统将采集数据保存在本地数据库中；所述远程管理监控计算机系统连接并通讯所述钢结构安全性能预测模块；所述钢结构安全性能预测模块包括钢结构数字孪生模型、有限元仿真分析模型、载荷识别模块、损伤识别模块，所述钢结构数字孪生模型包括整体结构以及每个部件的材料属性，所述钢结构数字孪生模型与所述采集数据集合，通过所述载荷识别模块确定钢结构当前约束与载荷状态；将当前约束与载荷状态施加到所述钢结构数字孪生模型上进行有限元计算分析，获得对应的所述有限元仿真分析模型；通过所述损伤识别模块进行给予反演的故障定位，以准确预测结构响应。
7.进一步的，所述传感器包括结构负荷类传感器和环境监测类传感器；所述采集数据通过以太网发送给所述远程管理监控计算机系统。
8.进一步的，所述钢结构安全性能预测模块还包括复杂大规模模型处理模块、有限元模型修正模块、实验模型融合模块；所述有限元仿真分析模型的初始结构数值通过所述有限元模型修正模块和实验模型融合模块得到精细结构数值。
9.进一步的，所述远程数据传输与控制系统还包括三维模型和可视化模块，所述采集数据通过所述三维模型和可视化模块，以三维可视化进行动态显示。
10.进一步的，所述远程数据传输与控制系统还包括报警模块；所述报警模块分别连接所述本地计算机系统和远程管理监控计算机系统。
11.另一方面，本发明还提供了一种基于数字孪生技术的钢结构健康监测方法，包括：由所述分布式采集系统对各个所述传感器采集数据进行动态在线监测和采集，将采集数据通过网络发送至所述远程管理监控计算机系统；所述本地计算机系统与所述远程管理监控计算机系统网络连接收集采集数据，所述本地计算机系统将采集数据保存在本地数据库中；由所述远程管理监控计算机系统将实时采集的所述采集数据发送至所述钢结构安全性能预测模块，并接收所述钢结构安全性能预测模块的处理结果；所述钢结构安全性能预测模块中的钢结构数字孪生模型包括整体结构以及每个部件的材料属性，所述钢结构数字孪生模型与所述采集数据集合，通过所述载荷识别模块确定钢结构当前约束与载荷状态；将当前约束与载荷状态施加到所述钢结构数字孪生模型上进行有限元计算分析，获得对应的所述有限元仿真分析模型；通过所述损伤识别模块进行给予反演的故障定位，以准确预测结构响应，判断失效。通过所述钢结构数字孪生模型的分析计算，根据所述钢结构数字孪生模型与实际结构的映射关系，评估实际结构的性能状态。
12.进一步的，所述一种基于数字孪生技术的钢结构健康监测方法，使用有限元仿真分析模型精细化创建方法，包括复杂大规模模型处理技术、有限元模型修正技术、实验模型融合技术；通过所述有限元模型修正技术和实验模型融合技术将所述有限元仿真分析模型的初始结构数值转化为精细结构数值，构建出具有精细结构数值的所述有限元仿真分析模型。
13.进一步的，所述一种基于数字孪生技术的钢结构健康监测方法，所述采集数据进行三维可视化动态显示。
14.进一步的，所述一种基于数字孪生技术的钢结构健康监测方法，应用的所述传感器包括结构负荷类传感器和环境监测类传感器；所述采集数据通过以太网发送给所述远程管理监控计算机系统。
15.进一步的，所述一种基于数字孪生技术的钢结构健康监测方法，所述本地计算机系统和远程管理监控计算机系统分别连接所述报警模块；当所述本地计算机系统发现所述采集数据异常时，启动所述报警模块；当所述远程管理监控计算机系统接收所述钢结构安全性能预测模块处理结果异常时，启动所述报警模块。
16.本发明的有益效果是：
17.本发明的基于数字孪生技术的钢结构健康监测系统构建了科学的、全生命周期的钢结构管理系统，对测点布置、数据处理、计算对比、载荷识别、疲劳评估及维修方案的设计提供科学的、规范性的指导。同时提供以及全方位、可拓展性的数据分析。它可以实现对钢
结构整体损伤的长期跟踪监测，是对局部、短期损伤诊断技术的有益补充，极大地拓展了钢结构检测领域的内涵，提高了预测评估的可靠性。
18.(1)本发明的基于数字孪生技术的钢结构健康监测系统应用现代传感、通讯和网络技术，优化组合结构监测、环境监测、设备监测、损伤识别、综合报警、信息网络分析处理等子功能系统为一体的综合监测系统。
19.(2)本发明的基于数字孪生技术的钢结构健康监测系统核心方法是利用检测设备获取设备当前应变等信息，然后使用孪生模型进行载荷识别，最后根据有限元仿真分析与损伤识别进行结构整体的故障预警与定位。
20.(3)本发明的基于数字孪生技术的钢结构健康监测系统在对信号的处理评价的基础上，增加了结构整体仿真模型的损伤识别、故障预警功能。
21.(4)本发明的基于数字孪生技术的钢结构健康监测系统采用了模型修正技术，基于实测数据对有限元仿真模型进行修正，提高仿真分析精度，从而提高监测评估和预警的精度。
附图说明
22.为了更好地表达本发明的技术方案，下面将对本发明的进行附图说明：
23.图1实施例一系统结构结构示意图；
24.图2实施例二系统结构结构示意图；
25.附图标号说明：1、分布式采集系统，11、传感器，2、远程数据传输与控制系统，21、本地计算机系统，22、远程管理监控计算机系统，23、钢结构安全性能预测模块，231、钢结构数字孪生模型，232、有限元仿真分析模型，233、载荷识别模块，234、损伤识别模块，235、复杂大规模模型处理模块，236、有限元模型修正模块，237、实验模型融合模块，24、三维模型和可视化模块，25、报警模块。
具体实施方式
26.下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非在限制本发明的保护范围。
27.需要说明的是，在本发明的描述中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系，这仅仅是为了便于描述，而不是指示或暗示所述装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
28.此外，还需要说明的是，在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
29.实施例一参阅图1，一种基于数字孪生技术的钢结构健康监测系统及方法，包括分布式数据采集系统(1)、远程数据传输与控制系统(2)；远程数据传输与控制系统(2)包括本地计算机系统(21)、远程管理监控计算机系统(22)、钢结构安全性能预测模块(23)、三维模
型和可视化模块(24)和报警模块(25)；分布式采集系统(1)包括安装于待测钢结构上的若干结构负荷类传感器(11)和环境监测类传感器(11)，由分布式采集系统(1)对各个传感器(11)采集数据进行动态在线监测和采集，将采集数据通过5g网络上传至远程管理监控计算机系统(22)；本地计算机系统(21)与远程管理监控计算机系统(22)网络连接，通过以太网收集采集数据，本地计算机系统(21)将采集数据保存在本地数据库中；远程管理监控计算机系统(22)连接并通讯钢结构安全性能预测模块(23)，由远程管理监控计算机系统(22)将实时采集数据发送至钢结构安全性能预测模块(23)，并接收钢结构安全性能预测模块(23)的处理结果；钢结构安全性能预测模块(23)包括钢结构数字孪生模型(231)、有限元仿真分析模型(232)、载荷识别模块(233)和损伤识别模块(234)，钢结构数字孪生模型(231)包括整体结构以及每个部件的材料属性，钢结构数字孪生模型(231)与采集数据结合，通过载荷识别模块(233)获取结构实时荷载状态，并施加到钢结构数字孪生模型(231)上进行有限元计算分析，获得对应的有限元仿真分析模型(232)，通过损伤识别模块(234)进行基于反演的故障定位，以判断失效，通过钢结构数字孪生模型(231)的分析计算，根据钢结构数字孪生模型(231)与实际结构的映射关系，评估实际结构的性能状态。
30.本地计算机系统(21)、远程管理监控计算机系统(22)都分别与三维模型和可视化模块(24)和报警模块(25)连接。本地计算机系统(21)的数据库中保存的采集数据可以通过三维模型和可视化模块(24)，以文本和曲线的形式进行动态显示，如果发现采集数据出现问题，通讯报警模块(25)启动报警；钢结构数字孪生模型(231)也可以通过三维模型和可视化模块(24)显示，如果出现系统损伤，则远程管理监控计算机系统(22)接收钢结构安全性能预测模块(23)处理结果异常，进行故障定位，通讯报警模块(25)启动报警。
31.实施例二参阅图2，一种基于数字孪生技术的钢结构健康监测系统及方法，与实施例一的区别在于，使用了有限元仿真分析模型精细化创建方法，钢结构安全性能预测模块(23)还包括复杂大规模模型处理模块(235)、有限元模型修正模块(236)、实验模型融合模块(237)；有限元仿真分析模型(232)的初始结构数值通过有限元模型修正模块(236)与实验模型融合模块(237)转化为精细结构数值，得到具有精细结构数值的有限元仿真分析模型(232)。通过损伤识别模块(234)进行基于反演的故障定位，以准确预测结构响应判断失效，通过钢结构数字孪生模型(231)的分析计算，根据钢结构数字孪生模型(231)与实际结构的映射关系，评估实际结构的性能状态。
32.本发明提供的一种基于数字孪生技术的钢结构健康监测系统，优选采用工程与科学计算软件平台sipesc，利用多重多级子结构技术，进行有限元仿真分析，在保证分析精度的前提下，有效降低了有限元仿真仿真模型(232)的计算规模，降低了监测评估和预警的延迟。
33.以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。