一种组合斜拉桥的受力性能分析方法及相关设备

1.一种组合斜拉桥的受力性能分析方法，其特征在于，包括：获取目标桥塔信息、与目标桥塔信息相匹配的目标事件集和训练样本集，其中，所述目标桥塔信息包括用于表征主梁钢结构的第一梁单元信息、用于表征混凝土桥面板的第二梁单元信息和用于表征斜拉索结构的第三梁单元信息，所述训练样本集用于表征与目标桥塔信息相匹配的其他桥塔信息；对所述训练样本集进行预处理，生成带有目标特征数据的训练样本集，其中，所述目标特征数据用于表征影响桥塔索力的风险因素；获取预设斜拉桥索力预测模型，其中，所述预设斜拉桥索力预测模型为基于目标桥塔信息的历史结构信息所生成的；基于所述带有目标特征数据的训练样本集对所述预设斜拉桥索力预测模型进行处理，生成目标斜拉桥索力预测模型；对与目标桥塔信息相匹配的目标事件集进行处理，生成目标塔桥的桥塔索力预警信息；基于所述目标斜拉桥索力预测模型对所述目标桥塔信息进行处理，生成目标桥塔的属性信息，其中，所述目标桥塔的属性信息包括目标桥塔的初始索力、目标温度荷载值和目标桥塔的材料收缩徐变值；基于所述目标斜拉桥索力预测模型对所述目标桥塔的属性信息和所述目标塔桥的桥塔索力预警信息进行处理，生成目标桥塔信息的目标索力预警信息。 2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述训练样本集进行预处理，生成带有目标特征数据的训练样本集，包括：获取预设映射表，其中，所述预设映射表用于表征目标桥塔信息的历史结构信息和与目标桥塔信息的历史事件集的对应信息；基于所述预设映射表对所述训练样本集进行分组处理，生成分组后的训练样本集，其中，所述分组后的训练样本集包括不同监测长度的待预测监测点；对分组后的训练样本集进行特征提取，确定原始特征库；根据所述原始特征库划分各个特征数据集，生成训练集和验证集；基于分类器对原始特征库所划分的各个验证集进行预测处理，生成预测结果；基于预设算法对在原始特征库所划分的各个训练集进行训练处理，生成验证集类预测结果；对所述预测结果和所述验证集类预测结果进行处理，生成目标特征数据，所述目标特征数据用于表征影响桥塔索力的风险因素。 3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对与目标桥塔信息相匹配的目标事件集进行处理，生成目标塔桥的桥塔索力预警信息，包括：对与目标桥塔信息相匹配的目标事件集进行处理，生成目标事件的类型信息，其中，所述目标事件的类型信息用于表征目标事件对目标桥塔的风险预警等级；对所述目标事件的类型信息进行处理，生成目标桥塔的历史索力值信息；对所述目标桥塔的历史索力值信息进行处理，生成目标桥塔的索力影响因子和与目标桥塔的索力影响因子对应的权重信息；基于预设桥塔索力影响特征集对所述目标桥塔的索力影响因子和所述与目标桥塔的索力影响因子对应的权重信息进行处理，生成目标桥塔的目标索力预警信息。 4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述目标斜拉桥索力预测模型对所述目标桥塔信息进行处理，生成目标桥塔的属性信息，包括：获取不同承压重量下第一梁单元和第二梁单元的抗弯刚度值；分别对不同承压重量下第一梁单元和第二梁单元的抗弯刚度值进行处理，生成多组索力值；基于所述目标斜拉桥索力预测模型对多组索力值进行处理，生成预设索力值；获取目标数量的增量步信息、目标索力值、迭代加速因子、以及每个增量步信息分别包括当前增量步信息对应的索力值和增量步信息对应的温度荷载，其中，所述目标数量的增量步信息用于表征获取目标温度荷载值的若干子步骤信息；基于所述目标斜拉桥索力预测模型对预设索力值、目标数量的增量步信息、迭代加速因子、以及每个增量步信息分别包括增量步信息对应的索力值和增量步信息对应的温度荷载进行处理，生成目标温度荷载值；获取目标桥塔的材料信息，其中，所述目标桥塔的材料信息包括徐变系数、应变分量、由于外部荷载引起的应变变化信息、弹性模量和参考弹性模量；对所述徐变系数和所述应变分量进行处理，生成有效徐变应变；对所述有效徐变应变、所述由于外部荷载引起的应变变化信息和所述弹性模量进行处理，生成应力增量；对所述应力增量和所述参考弹性模量进行处理，生成真实弹性应变和真实徐变应变；对所述有效徐变应变、所述应力增量、所述真实弹性应变和所述真实徐变应变进行处理，生成目标桥塔的材料收缩徐变值。 5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述目标斜拉桥索力预测模型对所述目标桥塔信息进行处理，生成目标桥塔的属性信息，还包括：所述目标斜拉桥索力预测模型包括用于获取目标温度荷载值的计算公式，所述计算公式为：其中，N p 为预设索力值，N j-2 为第j-2个增量步计算的索力，T j-2 为第j-2个增量步计算的温度荷载，N j-1 为第j-1个增量步计算的索力，T j-1 为第j-1个增量步计算的温度荷载，r 2 为迭代加速因子；所述目标斜拉桥索力预测模型包括用于获取有效徐变应变的计算公式，所述计算公式为：其中，m表示计算有效徐变应变时考虑的项数，β i 表示徐变系数，γ i (n) 表示应变分量；所述目标斜拉桥索力预测模型包括用于获取应力增量的计算公式，所述计算公式为：其中， 代表等效弹性模量，Δε代表总应变变化量，Δε'代表有效徐变应变；所述目标斜拉桥索力预测模型包括用于获取真实弹性应变的计算公式，所述计算公式为：其中， 代表等效弹性模量，Δε代表总应变变化量，Δε'代表有效徐变应变，E 0 代表参考弹性模量；所述目标斜拉桥索力预测模型包括用于获取真实徐变应变的计算公式，所述计算公式为：其中，Δε代表总应变变化量，ρ代表真实弹性应变， 代表等效弹性模量，Δε'代表有效徐变应变，E 0 代表参考弹性模量。 6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述目标斜拉桥索力预测模型对所述目标桥塔的属性信息和所述目标塔桥的桥塔索力预警信息进行处理，生成目标桥塔信息的目标索力预警信息，包括：基于所述目标斜拉桥索力预测模型对所述预设索力值、所述目标温度荷载值和目标桥塔的材料收缩徐变值进行处理，生成目标桥塔的目标索力值；基于所述目标斜拉桥索力预测模型对所述目标塔桥的桥塔索力预警信息进行处理，生成目标桥塔的索力预警值；基于所述目标桥塔的索力预警值对所述目标桥塔的目标索力值进行处理，生成目标桥塔的目标索力预警信息。 7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，基于所述目标斜拉桥索力预测模型对所述目标桥塔的属性信息和所述目标塔桥的桥塔索力预警信息进行处理，生成目标桥塔信息的目标索力预警信息，还包括：所述目标斜拉桥索力预测模型还包括用于获取目标桥塔的目标索力值的计算公式，所述计算公式为：N t ＝N p +k 1 T j +k 2 Δε sc ；其中，目标索力值Nt、预设索力值Np、目标温度荷载值Tj、材料收缩徐变值Δε sc 、k 1 表示目标温度荷载值对目标索力值的影响系数、k 2 表示目标桥塔的材料收缩徐变值对目标索力值的影响系数；所述目标斜拉桥索力预测模型还包括用于获取目标桥塔的索力预警值的计算公式，所述计算公式为：其中，R为目标事件的风险预警等级，N h 为目标桥塔的历史索力值信息，F i 为第i个索力影响因子，w i 为与索力影响因子对应的权重信息，a、b、c为系数。 8.一种组合斜拉桥的受力性能分析装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取目标桥塔信息、与目标桥塔信息相匹配的目标事件集和训练样本集，其中，所述目标桥塔信息包括用于表征主梁钢结构的第一梁单元信息、用于表征混凝土桥面板的第二梁单元信息和用于表征斜拉索结构的第三梁单元信息，所述训练样本集用于表征与目标桥塔信息相匹配的其他桥塔信息；获取预设斜拉桥索力预测模型，其中，所述预设斜拉桥索力预测模型为基于目标桥塔信息的历史结构信息所生成的；处理模块，用于对所述训练样本集进行预处理，生成带有目标特征数据的训练样本集，其中，所述目标特征数据用于表征影响桥塔索力的风险因素；基于所述带有目标特征数据的训练样本集对所述预设斜拉桥索力预测模型进行处理，生成目标斜拉桥索力预测模型；对与目标桥塔信息相匹配的目标事件集进行处理，生成目标塔桥的桥塔索力预警信息；基于所述目标斜拉桥索力预测模型对所述目标桥塔信息进行处理，生成目标桥塔的属性信息，其中，所述目标桥塔的属性信息包括目标桥塔的初始索力、目标温度荷载值和目标桥塔的材料收缩徐变值；基于所述目标斜拉桥索力预测模型对所述目标桥塔的属性信息和所述目标塔桥的桥塔索力预警信息进行处理，生成目标桥塔信息的目标索力预警信息。 9.一种电子设备，其特征在于，包括：第一处理器；以及存储器，用于存储所述第一处理器的可执行指令；其中，所述第一处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1～7中任意一项所述的组合斜拉桥的受力性能分析方法。 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，所述计算机程序被第二处理器执行时实现权利要求1～7中任意一项所述的组合斜拉桥的受力性能分析方法。