数据处理方法、装置、设备、可读存储介质和计算机程序产品

1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标对象的多个整体结构参数，基于第一有限元分析模型对所述整体结构参数进行建模分析，得到多个整体建模结果；所述整体结构参数对应多个不同的预设参数值；根据所述整体建模结果确定每个所述整体结构参数对应的局部结构参数；基于第二有限元分析模型对所述局部结构参数进行建模分析，得到各所述整体建模结果对应的局部建模结果；获取目标对象的各整体建模结果和所述整体建模结果对应的局部建模结果，并将所述局部建模结果集成至所述整体建模结果，得到多个目标有限元模型；所述目标对象为混合梁斜拉桥；所述整体建模结果是在使用不同边中跨比和钢混结合部位置时，得到的整体结构的完整有限元模型，所述完整有限元模型包括所述整体结构的整体几何形状、材料属性、边界条件和加载条件；所述局部建模结果是针对所述目标对象的钢混结合部的结构、部件分布构建的局部精细化模型，其中，不同的边中跨比的整体建模结果对应钢混结合部中不同的受力路径和应力集中点，不同的整体建模结果对应不同的局部建模结果；对所述目标有限元模型进行模型分析，得到各所述目标有限元模型对应的结构响应指标；所述结构响应指标包括施工和成桥状态关键部位内力和位移、施工所需配重、成桥状态斜拉索索力；基于所述结构响应指标、所述目标有限元模型中的整体结构参数和局部结构参数对初始神经网络模型进行训练，得到训练完成的目标神经网络模型；所述整体结构参数和所述局部结构参数作为所述初始神经网络模型的训练样本，所述结构响应指标作为所述训练样本的样本标签；根据所述目标神经网络模型、所述目标对象的初始化结构参数和预设计算步长，得到目标结果；所述将所述局部建模结果集成至所述整体建模结果，得到多个目标有限元模型，包括：通过节点处的边界条件或连接条件，将所述局部建模结果集成至所述整体建模结果中，得到多个目标有限元模型。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述局部建模结果集成至所述整体建模结果，得到多个目标有限元模型，包括：将所述整体建模结果和所述局部建模结果进行格式统一，得到格式统一后的第一目标建模结果和第二目标建模结果；将各所述第二目标建模结果集成至所述第二目标建模结果对应的所述第一目标建模结果中，得到各目标参数对应的目标有限元模型。 3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述结构响应指标、所述目标有限元模型中的整体结构参数和局部结构参数对初始神经网络模型进行训练，得到训练完成的目标神经网络模型，包括：根据初始神经网络模型对各所述目标有限元模型中的整体结构参数和局部结构参数进行预测处理，得到各所述目标有限元模型对应的预测值；基于所述预测值和所述结构响应指标进行均方误差计算，得到所述初始神经网络模型的损失值；根据贝叶斯正则化反向传播对所述初始神经网络模型进行模型参数调整，直至所述损失值满足预设损失条件，得到训练完成的目标神经网络模型。 4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标神经网络模型、所述目标对象的初始化结构参数和预设计算步长，得到目标结果，包括：获取目标对象的静态结构参数、初始化目标参数和预设计算步长；按照预设计算步长对所述初始化目标参数进行迭代计算，得到多个候选目标参数；所述静态结构参数包括整体静态结构参数和局部静态结构参数；根据所述目标神经网络模型对所述候选目标参数进行筛选，得到目标结果。 5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标神经网络模型对所述候选目标参数进行筛选，得到目标结果，包括：根据所述目标神经网络模型对各所述候选目标参数进行预测处理，得到各所述候选目标参数对应的结构响应指标；根据预设筛选条件对各所述候选目标参数对应的所述结构响应指标进行筛选，确定所述结构响应指标满足预设筛选条件的目标结果。 6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标神经网络模型、所述目标对象的初始化结构参数和预设计算步长，得到目标结果，包括：获取目标对象的静态结构参数、初始化目标参数和预设计算步长，并根据所述目标神经网络模型构建集成化影响模型；按照预设计算步长，基于所述集成化影响模型对所述初始化目标参数进行迭代计算，得到多个候选目标参数；基于所述集成化影响模型对所述候选目标参数进行筛选，得到目标结果。 7.一种数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：第一建模模块，用于获取目标对象的多个整体结构参数，基于第一有限元分析模型对所述整体结构参数进行建模分析，得到多个整体建模结果；所述整体结构参数对应多个不同的预设参数值；确定模块，用于根据所述整体建模结果确定每个所述整体结构参数对应的局部结构参数；第二建模模块，用于基于第二有限元分析模型对所述局部结构参数进行建模分析，得到各所述整体建模结果对应的局部建模结果；获取模块，用于获取目标对象的各整体建模结果和所述整体建模结果对应的局部建模结果，并将所述局部建模结果集成至所述整体建模结果，得到多个目标有限元模型；所述目标对象为混合梁斜拉桥；所述整体建模结果是在使用不同边中跨比和钢混结合部位置时，得到的整体结构的完整有限元模型，所述完整有限元模型包括所述整体结构的整体几何形状、材料属性、边界条件和加载条件；所述局部建模结果是针对所述目标对象的钢混结合部的结构、部件分布构建的局部精细化模型，其中，不同的边中跨比的整体建模结果对应钢混结合部中不同的受力路径和应力集中点，不同的整体建模结果对应不同的局部建模结果；分析模块，用于对所述目标有限元模型进行模型分析，得到各所述目标有限元模型对应的结构响应指标；所述结构响应指标包括施工和成桥状态关键部位内力和位移、施工所需配重、成桥状态斜拉索索力；训练模块，用于基于所述结构响应指标、所述目标有限元模型中的整体结构参数和局部结构参数对初始神经网络模型进行训练，得到训练完成的目标神经网络模型；所述整体结构参数和所述局部结构参数作为所述初始神经网络模型的训练样本，所述结构响应指标作为所述训练样本的样本标签；计算模块，用于根据所述目标神经网络模型、所述目标对象的初始化结构参数和预设计算步长，得到目标结果；所述获取模块具体用于通过节点处的边界条件或连接条件，将所述局部建模结果集成至所述整体建模结果中，得到多个目标有限元模型。 8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取模块具体用于将所述整体建模结果和所述局部建模结果进行格式统一，得到格式统一后的第一目标建模结果和第二目标建模结果；将各所述第二目标建模结果集成至所述第二目标建模结果对应的所述第一目标建模结果中，得到各目标参数对应的目标有限元模型。 9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。