静载试验数据的处理方法、装置、设备及可读介质与流程

1.本技术涉及数据处理的技术领域，具体而言，涉及一种静载试验数据的处理方法、装置、设备及可读介质。


背景技术：

2.目前既有建筑地基基础注浆加固工程中，判断桩基注浆加固后的承载力采用传统的桩基静载试验的方法，通过设置反力架、基准梁、千斤顶加载检测出加固后桩基承载力是否满足设计要求。
3.传统的桩基静载试验检测方法存在一定的缺陷，比如，基准点无法保证没有变形，一旦基准梁出现变形，测出的检测数据没有参考价值；若设置反力架，反力架锚固在既有建筑的结构构件上，锚固和施加力均会对原有结构造成一定的损伤；对于大面积地下室桩基注浆加固或地基处理后的承载力，如按传统桩基静载试验方法需要定制超长，超大的基准梁与反力架，给静载试验增加很大的难度，可实施性偏低；尤其是在静载试验过程中，需要操作人员不断去测量沉降量，造成人力资源的浪费且不能达到实时监测的效果。
4.在相关技术中，可以采用应力传感器、采集仪等改善传统的桩基静载试验的缺陷，尤其是针对既有建筑物的建筑结构加固后的静载试验。但是，相关技术中将应力传感器的数据集中到现场的采集仪，然后再由检测人员汇总建筑物中所有采集仪的数据从而判断建筑在加固后是否满足强度要求的方法，会出现在静载施加负载时，如果加固结构已经失效时，并没有办法进行预警的问题，从而造成潜在的安全风险。


技术实现要素：

5.本技术的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本技术的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
6.本技术的一些实施例提出了静载试验数据的处理方法、装置、设备及可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。
7.作为本技术的第一方面，本技术的一些实施例提供了一种静载试验数据的处理方法，包括：响应于一个采集终端上传的静载试验数据，查询采集终端已经上传的静载试验数据的历史数据；根据查询到的历史数据的变化情况选定历史数据中的若干静载试验数据作为待分析数据组；将待分析数据组转化为单机输入矩阵后输入至一个终端数据分析模型以使终端数据分析模型输出一个表征采集终端所检测的建筑结构是否满足设计要求的单机特征值以及单机置信度；判断单机置信度是否大于单机置信度阈值，如果是则采信单机特征值作为采集终端的单机当前状态值。
8.作为本技术的第二方面，本技术的一些实施例提供了一种静载试验数据的处理装置，包括：查询模块，用于响应于一个采集终端上传的静载试验数据，查询采集终端已经上传的静载试验数据的历史数据；选定模块，用于根据查询到的历史数据的变化情况选定历
史数据中的若干静载试验数据作为待分析数据组；分析模块，用于将待分析数据组转化为单机输入矩阵后输入至一个终端数据分析模型以使终端数据分析模型输出一个表征采集终端所检测的建筑结构是否满足设计要求的单机特征值以及单机置信度；判断模块，用于判断单机置信度是否大于单机置信度阈值，如果是则采信单机特征值作为采集终端的单机当前状态值。
9.作为本技术的第三方面，本技术的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。
10.作为本技术的第四方面，本技术的一些实施例提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。
11.本技术的有益效果在于：提供了一种能够对采集的静载试验数据实时分析以快速判断是否满足设计要求的静载试验数据的处理方法、装置、设备及可读介质。
附图说明
12.构成本技术的一部分的附图用来提供对本技术的进一步理解，使得本技术的其它特征、目的和优点变得更明显。本技术的示意性实施例附图及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。
13.另外，贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。
14.在附图中：图1是根据本技术一种实施例的静载试验数据的处理方法的应用场景的示意图；图2是根据本技术一种实施例的静载试验数据的处理方法的主要步骤的示意图；图3是根据本技术一种实施例的静载试验数据的处理方法中步骤s2的具体步骤的示意图；图4是根据本技术一种实施例的静载试验数据的处理方法中步骤s3的具体步骤的示意图；图5是根据本技术一种实施例的静载试验数据的处理方法中步骤s5的具体步骤的示意图；图6是根据本技术一种实施例的静载试验数据的处理装置的结构示意图；图7是根据本技术一种实施例的电子设备的结构示意图；图8是根据本技术一种实施例的单机输入矩阵的示意图；图9是根据本技术一种实施例的综合输入矩阵的示意图。
15.附图标记的含义为：101、服务器；102、采集终端；103、应力传感器；20、静载试验数据的处理装置；21、查询模块；22、选定模块；23、分析模块；24、判断模块。
具体实施方式
16.下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些
实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现， 而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
17.另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
18.需要注意，本公开中提及的
“ꢀ
第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
19.需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
20.本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的， 而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
21.下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
22.如图1所示，在本技术一个应用场景中，多个应力传感器103布置在若干监测位置以采集静载试验数据；采集终端102与应力传感器103通过有线或无线连接，并将采集的静载试验数据上传至服务器101。具体而言，本技术的应力传感器103可以为贴片式应力传感器103。
23.如图2所示，本技术的静载试验数据的处理方法主要由图1所示的服务器101所执行，该处理方法主要包括如下主要步骤：s1：响应于一个采集终端上传的静载试验数据，查询采集终端已经上传的静载试验数据的历史数据。
24.s2：根据查询到的历史数据的变化情况选定历史数据中的若干静载试验数据作为待分析数据组。
25.s3：将待分析数据组转化为单机输入矩阵后输入至一个终端数据分析模型以使终端数据分析模型输出一个表征采集终端所检测的建筑结构是否满足设计要求的单机特征值以及单机置信度。
26.s4：判断单机置信度是否大于单机置信度阈值，如果是则采信单机特征值作为采集终端的单机当前状态值。单机当前状态值可以是0、1、3、4等这样数字，其代表不同的满足载荷试验结果，比如0表示无过载风险，剩余数字按照大小代表风险等级。
27.s5：将一个建筑的多个采集终端的单机当前状态值的历史数据构成综合输入矩阵至一个整体数据分析模型以使整体数据分析模型输出一个表征多个采集终端所检测的多个建筑结构综合是否满足设计要求的综合特征值以及综合置信度。
28.s6：判断综合置信度是否大于综合置信度阈值，如果是则采信综合特征值作为多个采集终端所检测的多个建筑结构的整体的综合当前状态值。
29.具体而言，一个采集终端的静载试验数据包括若干个监测位置的应力数据。即在实际试验时，可以根据实际情况设置若干监测位置，并在这些监测位置设置应力传感器，作为一种具体方案，应力传感器可以选用贴片式的应力传感器。进一步，在检测一个建筑是否符合设计要求时，可能需要检测多个建筑结构，也就是说存在多个采集终端对整个建筑物进行检测已获得一个整体检测结果。
30.作为具体方案，一个采集终端的静载试验数据包括采集终端所检测的建筑结构的载荷数据。这里所指的载荷数据是指向建筑结构施加的载荷，比如采用水袋充水的方式施加载荷，一般而言，载荷数据为一个压力数据，其单位可以为mpa，其衡量的是为了静载试验向建筑结构施加的载荷强度。需要说明的是，静载试验时施加载荷可以是逐渐缓慢增加的。
31.步骤s1相当于接收到静载试验数据就触发了后继的处理程序，这里所有的静载试验数据都附加有采集终端的id信息数据，从而能使服务器获知数据来源以及方便后继的查询。
32.如图3所示，作为具体方案，步骤s2具体包括如下步骤：s21：计算每个监测位置的应力数据与载荷数据的比值，将该比值定义为应载比值。
33.s22：计算当前应载比值相对上一次的应载比值的斜率并判断该斜率是否大于斜率阈值，如果是则选取包含本次的前n次静载试验数据作为待分析数据组。
34.这里斜率是以时间作为横轴的，也就是应载比值相对时间的斜率。实际操作时，因为数据采集时时间周期是相同的，所以可以采用应载比值做差的方式直接获得斜率。
35.采用斜率选取待分析数据组的目的在于减少分析负担，而不是对所有数据都进行分析，仅在数据波动较大时进行分析，同时定量的采集也方便后期神经网络模型训练和分析时矩阵的规整程度。作为优选方案，n的取值优选为5至10。
36.再如图4所示，作为具体方案，步骤s3具体包括如下步骤：s31：将静载试验数据中的指定的多个监测位置的应载比值作为单机输入矩阵的不同列。
37.s32：将不同采集时间的静载试验数据作为单机输入矩阵的不同行。
38.如图8所示的一个单机输入矩阵示例，其中，每一行代表不同采集时间的静载试验数据，也就是将不同采集时间的静载试验数据的应载比值分成不同的行，而每列对应的不同监测位置。在实际应用时，监测位置可能会根据具体情况变化，为了使单机输入矩阵规整以便使训练的终端数据分析模型训练容易收敛。可以采用所有监测位置中按照由大到小的前l个应载比值作为不同列，这样可以降低模型训练难度，同时使模型能适用大部分场景。
39.如图5所示，作为具体方案，步骤s5具体包括如下步骤：s51：获取每个采集终端当前的静载试验数据的应载比值的中位数。
40.s52：比较每个采集终端当前的静载试验数据的应载比值的中位数以选取最大的前m个中位数以及它们所对应的采集终端。
41.s53：按照应载比值的中位数值的大小将选取的采集终端排序并按照排序获取对应采集终端的单机当前状态值。
42.s54：将获取对应采集终端的单机当前状态值构成综合输入矩阵。
43.具体而言，如图9所示，综合输入矩阵的行代表不同的采集终端，不同列代表一个采集终端按照大小排序的不同单机当前状态值。
44.采用这样的方案可以有效分析出建筑的综合情况是否满足设计要求，从而实现动态和无人监测。
45.作为优选方案，终端数据分析模型和整体数据分析模型均可以采用卷积神经网络，卷积神经网络的结构和训练为本领域一般技术手段，在此不加赘述。
46.作为进一步的可选方案，可以利用之前数据库中历史数据构成以上的输入数据和输出数据从而构成神经网络模型的训练集数据从而训练上述神经网络模型。
47.如图6所示，本技术的静载试验数据的处理装置20，包括：查询模块21，用于响应于一个采集终端上传的静载试验数据，查询采集终端已经上传的静载试验数据的历史数据；选定模块22，用于根据查询到的历史数据的变化情况选定历史数据中的若干静载试验数据作为待分析数据组；分析模块23，用于将待分析数据组转化为单机输入矩阵后输入至一个终端数据分析模型以使终端数据分析模型输出一个表征采集终端所检测的建筑结构是否满足设计要求的单机特征值以及单机置信度；判断模块24，用于判断单机置信度是否大于单机置信度阈值，如果是则采信单机特征值作为采集终端的单机当前状态值。
48.如图7所示，电子设备800可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)801，其可以根据存储在只读存储器(rom)802中的程序或者从存储装置808加载到随机访问存储器(ram)803中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram803中，还存储有电子设备800操作所需的各种程序和数据。处理装置801、rom802以及ram803通过总线804彼此相连。输入/输出(i/o)接口805也连接至总线804。
49.通常，以下装置可以连接至i/o接口805：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置806：包括例如液晶显示器(lcd)、扬声器、振动器等的输出装置807；包括例如磁带、硬盘等的存储装置808：以及通信装置809。通信装置809可以允许电子设备800与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图7示出了具有各种装置的电子设备800，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图7中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。
50.特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在存储介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置809从网络上被下载和安装，或者从存储装置808被安装，或者从rom802被安装。在该计算机程序被处理装置801执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。
51.需要说明的是，本公开的一些实施例上述的存储介质可以是计算机可读信号介质或者存储介质或者是上述两者的任意组合。存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
52.在本公开的一些实施例中，存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是存储介质以外的任何存储介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置
或者器件使用或者与其结合使用的程序。存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、rf(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
53.在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如http之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“lan”)，广域网(“wan”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络，以及任何当前已知或未来研发的网络。
54.上述存储介质可以是上述电子设备中所包含的：也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：响应于一个采集终端上传的静载试验数据，查询采集终端已经上传的静载试验数据的历史数据；根据查询到的历史数据的变化情况选定历史数据中的若干静载试验数据作为待分析数据组；将待分析数据组转化为单机输入矩阵后输入至一个终端数据分析模型以使终端数据分析模型输出一个表征采集终端所检测的建筑结构是否满足设计要求的单机特征值以及单机置信度；判断单机置信度是否大于单机置信度阈值，如果是则采信单机特征值作为采集终端的单机当前状态值。
55.可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言―诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言：诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
56.附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。
57.也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。
58.例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
59.描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
60.本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、片上系统(soc)、复杂可编程逻辑设备(cpld)等等。
61.以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的（但不限于）具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。