CN114547760B - 基于数据设计优化处理的高层建筑隔震阻尼寿命管理方法 - Google Patents

基于数据设计优化处理的高层建筑隔震阻尼寿命管理方法 Download PDF

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CN114547760B CN202210453499.6A CN202210453499A CN114547760B CN 114547760 B CN114547760 B CN 114547760B CN 202210453499 A CN202210453499 A CN 202210453499A CN 114547760 B CN114547760 B CN 114547760B
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Abstract

本发明涉及基于数据设计优化处理的高层建筑隔震阻尼寿命管理方法，属于电子数字数据处理技术领域。方法包括以下步骤：根据外界振动程度，对历史震动时间段内各历史震动时刻进行分类；根据各类别中各历史震动时刻对应的相邻两楼层的加速度变化程度序列，得到各类别对应的隔震效率序列；根据楼层振动程度序列，得到各类别对应的目标振动程度序列；根据隔震效率序列和目标振动程度序列，得到各类别对应的目标隔震效率序列；根据目标隔震效率序列，得到各类别中各历史震动时刻对应的数据可靠程度；根据目标隔震效率序列、数据可靠程度以及目标预测网络，得到未来时间段高层建筑隔震阻尼器的寿命。本发明能对高层建筑隔震阻尼器的使用寿命进行提前预测。

Description

基于数据设计优化处理的高层建筑隔震阻尼寿命管理方法
技术领域
本发明涉及电子数字数据处理技术领域，具体涉及基于数据设计优化处理的高层建筑隔震阻尼寿命管理方法。
背景技术
随着社会的进步，人类对住房舒适性和安全性问题更加重视，因此阻尼器顺应时代走进了公众视野；阻尼器是在大楼震动时提供阻尼的设备，使大楼的震动衰减，从而保障住房安全和住房舒适性；阻尼指的是力的衰减和能量的耗散，即减振消能，例如大风或者其他等作用在楼体上的机械能，通过阻尼系统，最终转化为热能消散；因此建设在火车轨道、高速公路或者易发生大风以及地震区域周围的高层建筑要关注阻尼器的寿命。
现有的高层建筑隔震阻尼器管理方法一般是基于人工进行管理，这种方式可能只有住在高层建筑的居民向管理人员反映火车或者大型车辆经过建筑时会睡眠质量会受到影响时，管理人员才能意识到高层建筑隔震阻尼器的使用寿命可能出现了异常，而不能对高层建筑隔震阻尼器的使用寿命进行提前预测，也不能及时为管理人员争取较多的更换或者检查阻尼器的时间。
发明内容
本发明提供基于数据设计优化处理的高层建筑隔震阻尼寿命管理方法，用于解决现有不能对高层建筑隔震阻尼器的使用寿命进行提前预测的问题，所采用的技术方案具体如下：
第一方面，本发明一个实施例提供了基于数据设计优化处理的高层建筑隔震阻尼寿命管理方法包括以下步骤：
获取高层建筑历史震动时间段内各历史震动时刻对应的各楼层的加速度序列和各历史震动时刻对应的外界加速度序列；
根据所述外界加速度序列，得到各历史震动时刻对应的外界振动程度；
根据所述各楼层的加速度序列，得到各历史震动时刻对应的各楼层的加速度变化程度序列；
根据所述各楼层的加速度序列和所述外界加速度序列，得到各历史震动时刻对应的楼层振动程度序列；
根据所述外界振动程度，对历史震动时间段内各历史震动时刻进行分类；根据各类别中各历史震动时刻对应的相邻两楼层的加速度变化程度序列，得到各类别对应的隔震效率序列；根据所述楼层振动程度序列，得到各类别对应的目标振动程度序列；
根据所述隔震效率序列和目标振动程度序列，得到各类别对应的目标隔震效率序列；根据所述目标隔震效率序列，得到各类别中各历史震动时刻对应的数据可靠程度；
根据所述目标隔震效率序列、所述数据可靠程度以及目标预测网络，得到未来时间段高层建筑隔震阻尼器的寿命。
有益效果：本发明将各历史震动时刻对应的外界振动程度作为对历史震动时间段内各历史震动时刻进行分类的依据；将各类别中各历史震动时刻对应的相邻两楼层的加速度变化程度序列作为得到各类别对应的隔震效率序列的依据；将各历史震动时刻对应的楼层振动程度序列作为得到各类别对应的目标振动程度序列的依据；将各类别对应的隔震效率序列和目标振动程度序列作为得到各类别对应的目标隔震效率序列；将各类别对应的目标隔震效率序列作为得到各类别中各历史震动时刻对应的数据可靠程度的依据；将各类别对应的目标隔震效率序列、各类别中各历史震动时刻对应的数据可靠程度以及目标预测网络作为得到未来时间段高层建筑隔震阻尼器的寿命的依据。本发明能对高层建筑隔震阻尼器的使用寿命进行提前预测，也能及时为管理人员争取较多的更换或者检查阻尼器的时间。
优选的，根据所述外界加速度序列，得到各历史震动时刻对应的外界振动程度的方法，包括：
计算所述外界加速度序列对应的平均外界加速度；计算所述外界加速度序列对应的标准差；
根据所述外界加速度序列对应的平均外界加速度和标准差，得到各历史震动时刻对应的外界振动程度。
优选的，根据所述各楼层的加速度序列和所述外界加速度序列，得到各历史震动时刻对应的楼层振动程度序列的方法，包括：
计算所述各楼层的加速度序列的平均加速度；
获得所述各楼层的加速度序列中的最小加速度和各楼层的加速度序列中的最大加速度；
根据所述各楼层的加速度序列的平均加速度、各楼层的加速度序列中的最小加速度、各楼层的加速度序列中的最大加速度以及外界加速度序列，得到各历史震动时刻对应的各楼层的楼层振动程度；
根据所述各楼层的楼层振动程度，构建得到各类别中各历史震动时刻对应的楼层振动程度序列。
优选的，根据如下公式计算各历史震动时刻对应的各楼层的楼层振动程度：
Figure 972188DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
为历史震动时间段内第
Figure 42782DEST_PATH_IMAGE004
个历史震动时刻对应的第
Figure DEST_PATH_IMAGE005
个楼层的楼层振动程度，
Figure 985330DEST_PATH_IMAGE006
为历史震动时间段内第
Figure 423264DEST_PATH_IMAGE004
个历史震动时刻对应的第
Figure 312723DEST_PATH_IMAGE005
个楼层的加速度序列的平均加速度，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
为历史震动时间段内第
Figure 785293DEST_PATH_IMAGE004
个历史震动时刻对应的外界加速度序列中的第
Figure 898742DEST_PATH_IMAGE008
个参数，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
为外界加速度序列中参数的数量，
Figure 292814DEST_PATH_IMAGE010
为历史震动时间段内第
Figure 517122DEST_PATH_IMAGE004
个历史震动时刻对应的第
Figure 578619DEST_PATH_IMAGE005
个楼层的加速度序列中的最大加速度，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
为历史震动时间段内第
Figure 862970DEST_PATH_IMAGE004
个历史震动时刻对应的第
Figure 744338DEST_PATH_IMAGE005
个楼层的加速度序列中的最小加速度。
优选的，根据所述楼层振动程度序列，得到各类别对应的目标振动程度序列的方法，包括：
按照从小到大的顺序对所述楼层振动程度序列进行排序，将所述排序后的所述楼层振动程度序列记为各类别中各历史震动时刻对应的目标楼层振动程度序列；
获得所述目标楼层振动程度序列中参数的数量、所述目标楼层振动程度序列中的最大值以及所述目标楼层振动程度序列中各参数对应的子序列；所述各参数对应的子序列包括各参数对应的目标楼层振动程度序列中的各参数本身以及各参数前面的参数；
计算所述各参数对应的子序列对应的平均值，将所述子序列对应的平均值记为各类别中各历史震动时刻对应的目标楼层振动程度序列中各参数对应的目标平均值；
根据所述目标楼层振动程度序列中的最大值以及所述各参数对应的目标平均值，得到各类别中各历史震动时刻对应的目标振动程度；
根据所述目标振动程度，构建得到各类别对应的目标振动程度序列。
优选的，根据如下公式计算各类别中各历史震动时刻对应的目标振动程度：
Figure DEST_PATH_IMAGE013
其中，
Figure 772337DEST_PATH_IMAGE014
为第
Figure DEST_PATH_IMAGE015
个类别中第
Figure 953920DEST_PATH_IMAGE016
个历史震动时刻对应的目标振动程度,
Figure DEST_PATH_IMAGE017
为第
Figure 360237DEST_PATH_IMAGE015
个类别中第
Figure 260060DEST_PATH_IMAGE016
个历史震动时刻对应的目标楼层振动程度序列中的最大值，
Figure 826170DEST_PATH_IMAGE018
为目标楼层振动程度序列中参数的数量，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
为第
Figure 596680DEST_PATH_IMAGE015
个类别中第
Figure 957255DEST_PATH_IMAGE016
个历史震动时刻对应的目标楼层振动程度序列中第
Figure 344374DEST_PATH_IMAGE020
个参数对应的目标平均值，
Figure DEST_PATH_IMAGE021
为第
Figure 714175DEST_PATH_IMAGE015
个类别中第
Figure 73612DEST_PATH_IMAGE016
个历史震动时刻对应的目标楼层振动程度序列中第
Figure 870667DEST_PATH_IMAGE022
个参数对应的目标平均值。
优选的，根据所述隔震效率序列和目标振动程度序列，得到各类别对应的目标隔震效率序列；根据所述目标隔震效率序列，得到各类别中各历史震动时刻对应的数据可靠程度的方法，包括：
根据所述目标振动程度序列中的各目标振动程度与所述隔震效率指标序列中的各隔震效率，得到各类别中各历史震动时刻对应的目标隔震效率；
根据所述目标隔震效率，构建得到各类别对应的目标隔震效率序列；
计算所述目标隔震效率序列中各参数与对应目标隔震效率序列中其余各参数的距离之和；
根据所述距离之和，得到各类别中各历史震动时刻对应的数据可靠程度。
优选的，根据所述目标隔震效率序列、所述数据可靠程度以及目标预测网络，得到未来时间段高层建筑隔震阻尼器的寿命的方法，包括：
将所述各类别对应的目标隔震效率序列输入到目标预测网络中，得到各类别对应的隔震阻尼器的预测隔震效率序列；
获得所述各类别中历史震动时刻的数量以及历史震动时间段内历史震动时刻的数量；
将所述各类别中历史震动时刻的数量与历史震动时间段内历史震动时刻的数量的比值记为各类别对应的权重；
根据所述各类别对应的权重和所述各类别对应的隔震阻尼器的预测隔震效率序列中各参数的和，得到各类别对应的隔震阻尼器的目标预测隔震效率；
将所述各类别对应的隔震阻尼器的目标预测隔震效率的和记为未来时间段高层建筑隔震阻尼器的最终预测隔震效率；
根据所述最终预测隔震效率，得到未来时间段高层建筑隔震阻尼器的寿命。附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将
对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
图1为本发明基于数据设计优化处理的高层建筑隔震阻尼寿命管理方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其它实施例，都属于本发明实施例保护的范围。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学技术语与属于本发明的技术人员通常理解的含义相同。
本实施例提供了基于数据设计优化处理的高层建筑隔震阻尼寿命管理方法，详细说明如下：
如图1所示，该基于数据设计优化处理的高层建筑隔震阻尼寿命管理方法，包括以下步骤：
步骤S001，获取高层建筑历史震动时间段内各历史震动时刻对应的各楼层的加速度序列和各历史震动时刻对应的外界加速度序列。
本实施例中，由于在现实生活中对于高层楼体来说，一些人为因素会引起楼体晃动，比如在建设地铁时忽略减震措施，从而导致建于地铁上的高层楼体不可避免地受到地铁震动的影响，或者建设在火车轨道以及公路旁边的高层楼体，在大型货车或者火车经过时房屋也不可避免地受到大型货车或者火车震动的影响；然而当房屋的震动为有害震动或者危险震动时，则会对居民的人身安全、睡眠、饮食等产生影响，因此要在高层楼体上安装阻尼器，使高层楼体的震动衰减，从而保障住房安全和住房舒适性，但是管理人员或者工作人员要检查阻尼器的使用寿命，避免由于阻尼器的使用寿命，而不能使高层楼体的震动衰减，而对居民的住房安全和住房舒适性造成影响。
本实施例中，由于使高层楼体产生震动的外界因素有很多，而本实施例将基于火车经过时使房屋产生的振动特性进行分析，所述高层楼体建设在火车轨道的周围，进而再通过分析高层楼体的振动特性来分析阻尼器的寿命；本实施例将高层楼体记为高层建筑。
本实施例中，获取在历史时间段内火车轨道上有火车经过的各时间段，由于高层建筑产生的震动是由于火车轨道上有火车经过时产生的，因此将在历史时间段内火车轨道上有火车经过的各时间段的和记为高层建筑历史震动时间段；所述历史时间段需要根据实际情况确定，例如历史时间段可以是一个月或者也可以是20天。
本实施例中，由于振动频率低意味着震动体在单位时间内振动的次数少，过程时间长，加速度的数值相对较小，振动频率高，意味着震动体在单位时间内振动的次数多，过程短，加速度的数值相对较大，因此震动体的振动强度与振动加速度成正比，即振动加速度可以反映震动体的振动强度；由于本实施例中的震动体包括高层建筑和火车，因此需要分析高层建筑历史震动时间段内高层建筑各楼层的振动加速度和火车轨道上的振动加速度来反映各楼层的振动强度和火车的振动强度。
本实施例中，获取火车轨道与高层建筑最底层的距离小于预设距离阈值的火车轨道范围，将所述火车轨道与高层建筑最底层的距离小于预设距离阈值的火车轨道范围记为目标火车轨道，在目标轨道上的各固定位置布置加速度传感器，并在每楼层的地板上的各目标位置布置加速度传感器，所述不同楼层布置的各加速度传感器的位置均对应；本实施例中，需要根据实际情况设置预设距离阈值；本实施例将相邻固定位置之间的间隔设置为0.5m，相邻目标位置之间的间隔设置为1m；作为其它的实施方式，也可以根据实际情况为相邻固定位置之间的间隔和相邻目标位置之间的间隔设置其它的数值，例如相邻固定位置之间的间隔和相邻目标位置之间的间隔都为1m。
本实施例中，通过加速度传感器可以获取高层建筑历史震动时间段内各历史震动时刻对应的各楼层上各目标位置的加速度值，以及各历史震动时刻目标火车轨道上各固定位置的加速度值；根据高层建筑历史震动时间段内各历史震动时刻对应的各楼层上目标位置的加速度值，构建得到历史震动时间段内各历史震动时刻对应的各楼层的加速度序列；根据各历史震动时刻目标火车轨道上各固定位置的加速度值，构建得到各历史震动时刻目标火车轨道对应的加速度序列；将所述目标火车轨道对应的加速度序列记为各历史震动时刻对应的外界加速度序列；本实施例由于不同楼层布置的各加速度传感器的位置一一对应，因此得到的各历史震动时刻对应的各楼层的加速度序列中各参数也是对应关系，例如某一楼层的加速度序列中第一个参数为该楼层第一个固定位置的数据，而另一楼层的加速度序列中第一个参数也是为该楼层第一个固定位置的数据。
步骤S002，根据所述外界加速度序列，得到各历史震动时刻对应的外界振动程度。
本实施例中，通过对各历史震动时刻对应的外界加速度序列进行分析，得到各历史震动时刻对应的外界振动程度；将得到的各历史震动时刻对应的外界振动程度作为后续对历史震动时间段内的历史震动时刻进行分类的依据。
本实施例中，计算各历史震动时刻对应的外界加速度序列对应的平均外界加速度以及外界加速度序列对应的标准差；根据各历史震动时刻对应的外界加速度序列对应的平均外界加速度以及外界加速度序列对应的标准差，得到各历史震动时刻对应的外界振动程度；根据如下公式计算各历史震动时刻对应的外界振动程度：
Figure 479503DEST_PATH_IMAGE024
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE025
为历史震动时间段内第
Figure 121837DEST_PATH_IMAGE004
个历史震动时刻对应的外界振动程度，
Figure 132518DEST_PATH_IMAGE026
为历史震动时间段内第
Figure 100474DEST_PATH_IMAGE004
个历史震动时刻对应的外界加速度序列对应的平均外界加速度，
Figure DEST_PATH_IMAGE027
为历史震动时间段内第
Figure 196606DEST_PATH_IMAGE004
个历史震动时刻对应的外界加速度序列对应的标准差；
Figure 626319DEST_PATH_IMAGE026
越大，
Figure 491507DEST_PATH_IMAGE027
越小，表明
Figure 630364DEST_PATH_IMAGE025
的值越大；
Figure 213792DEST_PATH_IMAGE028
为
Figure 463508DEST_PATH_IMAGE026
的修正项，
Figure DEST_PATH_IMAGE029
的值越大，
Figure 917623DEST_PATH_IMAGE027
越小，表明
Figure 227382DEST_PATH_IMAGE029
对应的外界加速度序列中数据的离散程度越小，因此会导致
Figure 298106DEST_PATH_IMAGE026
反映出来的外界加速度序列对应数据大小的可信程度越大，反之，则可信程度越小。
步骤S003，根据所述各楼层的加速度序列，得到各历史震动时刻对应的各楼层的加速度变化程度序列。
本实施例中，通过对各历史震动时刻对应的各楼层的加速度序列进行分析，得到各历史震动时刻对应的各楼层的加速度变化程度序列；将加速度变化程度序列作为得到各类别对应的隔震效率序列的依据。
本实施例中，根据各历史震动时刻对应的相邻楼层的加速度序列，得到各历史震动时刻对应的各楼层的加速度变化程度序列；根据如下公式计算各历史震动时刻对应的各楼层的加速度变化程度序列：
Figure DEST_PATH_IMAGE031
其中，
Figure 820354DEST_PATH_IMAGE032
为第
Figure 660134DEST_PATH_IMAGE004
个历史震动时刻对应的第
Figure 140794DEST_PATH_IMAGE005
个楼层的加速度变化程度序列，
Figure DEST_PATH_IMAGE033
为第
Figure 433235DEST_PATH_IMAGE004
个历史震动时刻对应的第
Figure 759174DEST_PATH_IMAGE005
个楼层的加速度序列，
Figure 453461DEST_PATH_IMAGE034
为第
Figure 105022DEST_PATH_IMAGE004
个历史震动时刻对应的第
Figure DEST_PATH_IMAGE035
个楼层的加速度序列，
Figure 150338DEST_PATH_IMAGE036
为第
Figure 765122DEST_PATH_IMAGE004
个历史震动时刻对应的第
Figure 313915DEST_PATH_IMAGE005
个楼层的加速度序列中的第1个参数，
Figure 401956DEST_PATH_IMAGE034
为第
Figure 668990DEST_PATH_IMAGE004
个历史震动时刻对应的第
Figure 867890DEST_PATH_IMAGE035
个楼层的加速度序列中的第1个参数，
Figure DEST_PATH_IMAGE037
为第
Figure 740031DEST_PATH_IMAGE004
个历史震动时刻对应的第
Figure 998974DEST_PATH_IMAGE005
个楼层的加速度序列中的第n个参数，
Figure 753303DEST_PATH_IMAGE034
为第
Figure 490315DEST_PATH_IMAGE004
个历史震动时刻对应的第
Figure 482542DEST_PATH_IMAGE035
个楼层的加速度序列中的第n个参数，
Figure 912386DEST_PATH_IMAGE038
为第
Figure 888433DEST_PATH_IMAGE004
个历史震动时刻对应的第
Figure 429135DEST_PATH_IMAGE005
个楼层的加速度变化程度序列中的第1个参数，
Figure DEST_PATH_IMAGE039
为第
Figure 541448DEST_PATH_IMAGE004
个历史震动时刻对应的第
Figure 876614DEST_PATH_IMAGE005
个楼层的加速度变化程度序列中的第n个参数；本实施例高层建筑最底层对应的加速度变化程度序列中的各参数都为0。
步骤S004，根据所述各楼层的加速度序列和所述外界加速度序列，得到各历史震动时刻对应的楼层振动程度序列。
本实施例中，通过对各历史震动时刻对应的各楼层的加速度序列和各历史震动时刻对应的外界加速度序列进行分析，得到各历史震动时刻对应的楼层振动程度序列；将楼层振动程度序列作为后续计算各类别对应的目标振动程度序列的依据。
本实施例中，计算各历史震动时刻对应的各楼层的加速度序列的平均加速度，并获得各历史震动时刻对应的各楼层的加速度序列中的最小加速度和最大加速度；根据各历史震动时刻对应的各楼层的加速度序列的平均加速度、各历史震动时刻对应的各楼层的加速度序列中的最小加速度和最大加速度以及各历史震动时刻对应的外界加速度序列，得到各历史震动时刻对应的各楼层的楼层振动程度；根据如下公式计算各历史震动时刻对应的各楼层的楼层振动程度：
Figure 605536DEST_PATH_IMAGE040
其中，
Figure 684350DEST_PATH_IMAGE003
为历史震动时间段内第
Figure 182328DEST_PATH_IMAGE004
个历史震动时刻对应的第
Figure 406505DEST_PATH_IMAGE005
个楼层的楼层振动程度，
Figure 622722DEST_PATH_IMAGE006
为历史震动时间段内第
Figure 505228DEST_PATH_IMAGE004
个历史震动时刻对应的第
Figure 857711DEST_PATH_IMAGE005
个楼层的加速度序列的平均加速度，
Figure 800260DEST_PATH_IMAGE007
为历史震动时间段内第
Figure 707036DEST_PATH_IMAGE004
个历史震动时刻对应的外界加速度序列中的第
Figure 127653DEST_PATH_IMAGE008
个参数，
Figure 600223DEST_PATH_IMAGE009
为外界加速度序列中参数的数量，
Figure 448093DEST_PATH_IMAGE010
为历史震动时间段内第
Figure 842165DEST_PATH_IMAGE004
个历史震动时刻对应的第
Figure 66473DEST_PATH_IMAGE005
个楼层的加速度序列中的最大加速度，
Figure 393549DEST_PATH_IMAGE011
为历史震动时间段内第
Figure 677900DEST_PATH_IMAGE004
个历史震动时刻对应的第
Figure 90427DEST_PATH_IMAGE005
个楼层的加速度序列中的最小加速度；
Figure DEST_PATH_IMAGE041
为
Figure 321688DEST_PATH_IMAGE006
的调整系数，
Figure 503271DEST_PATH_IMAGE041
的值越大，表明第
Figure 958523DEST_PATH_IMAGE004
个历史震动时刻对应的第
Figure 858346DEST_PATH_IMAGE005
个楼层的加速度序列中各参数的稳定性越强，因此
Figure 641100DEST_PATH_IMAGE042
反映出来的楼层的振动程度的可靠程度越大，反之，则可靠程度越小。
本实施例中，根据各历史震动时刻对应的各楼层的楼层振动程度，构建得到各类别中各历史震动时刻对应的楼层振动程度序列。
步骤S005，根据所述外界振动程度，对历史震动时间段内各历史震动时刻进行分类；根据各类别中各历史震动时刻对应的相邻两楼层的加速度变化程度序列，得到各类别对应的隔震效率序列；根据所述楼层振动程度序列，得到各类别对应的目标振动程度序列。
本实施例中，根据各历史震动时刻对应的外界振动程度，对历史震动时间段内各历史震动时刻进行分类；之后通过对各类别中各历史震动时刻对应的相邻两楼层的加速度变化程度序列进行分析，得到各类别对应的隔震效率序列；之后通过对各类别中各历史震动时刻对应的楼层振动程度序列进行分析，得到各类别对应的目标振动程度序列；将得到的隔震效率序列和目标振动程度序列作为后续计算各类别对应的目标隔震效率序列的依据。
本实施例中，根据各历史震动时刻对应的外界振动程度，对历史震动时间段内各历史震动时刻进行分类，所述聚类算法为DBSCAN，寻找半径r，可以得到三个聚类类别，第一类别代表高振动源，第二类别代表中振动源，第三类别代表低振动源；作为其它的实施方式，也可以根据实际情况或者火车经过高层建筑时的负载变化设置聚类半径。
（a）根据各类别中各历史震动时刻对应的相邻两楼层的加速度变化程度序列，得到各类别对应的隔震效率序列的具体过程为：
本实施例中，获得高层建筑对应的楼层数量和各类别中各历史震动时刻对应的各楼层的加速度变化程度序列；利用DTW算法计算各类别中各历史震动时刻对应的相邻两楼层的加速度变化程度序列之间的差异程度，根据各类别中各历史震动时刻对应的相邻两楼层的加速度变化程度序列之间的差异程度以及楼层数量，得到各类别中各历史震动时刻对应的隔震效率；根据如下公式计算各类别中各历史震动时刻对应的隔震效率：
Figure 677190DEST_PATH_IMAGE044
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE045
为第
Figure 303343DEST_PATH_IMAGE015
个类别中第
Figure 159303DEST_PATH_IMAGE016
个历史震动时刻对应的隔震效率，
Figure 263526DEST_PATH_IMAGE046
为高层建筑对应的楼层数量，
Figure DEST_PATH_IMAGE047
为第
Figure 419701DEST_PATH_IMAGE015
个类别中第
Figure 216755DEST_PATH_IMAGE016
个历史震动时刻对应的第
Figure 294433DEST_PATH_IMAGE005
个楼层对应的加速度变化程度序列与对应的第
Figure 467925DEST_PATH_IMAGE048
个楼层对应的加速度变化程度序列之间的差异程度；
Figure DEST_PATH_IMAGE049
越大，表明
Figure 478606DEST_PATH_IMAGE045
的值越大，
Figure 446562DEST_PATH_IMAGE045
的值越大，表明第
Figure 11536DEST_PATH_IMAGE015
个类别中第
Figure 457561DEST_PATH_IMAGE016
个历史震动时刻对应的隔震效率越好。
本实施例中，根据上述过程得到的各类别中各历史震动时刻对应的隔震效率，构建得到各类别对应的隔震效率序列。
（b）根据各类别中各历史震动时刻对应的楼层振动程度序列，得到各类别对应的目标振动程度序列的具体过程为：
本实施例中，按照从小到大的顺序对各类别中各历史震动时刻对应的楼层振动程度序列进行排序，将排序之后的所述楼层振动程度序列记为各类别中各历史震动时刻对应的目标楼层振动程度序列，获得目标楼层振动程度序列中参数的数量、各目标楼层振动程度序列中的最大值以及各类别中各历史震动时刻对应的目标楼层振动程度序列中各参数对应的子序列；获得所述各参数对应的子序列的具体过程为：例如任意类别中任意一个历史震动时刻对应的目标楼层振动程度序列中第1个参数对应的子序列中只有该目标楼层振动程度序列中第1个参数，该目标楼层振动程度序列中第2个参数对应的子序列中包括该目标楼层振动程度序列中第1个参数和第2个参数，以此类推，该目标楼层振动程度序列中第g0个参数对应的子序列中包括该目标楼层振动程度序列中第g0个参数和第g0个参数前面的所有参数；之后计算各类别中各历史震动时刻对应的目标楼层振动程度序列中各参数对应的子序列对应的平均值，将所述子序列对应的平均值记为各类别中各历史震动时刻对应的目标楼层振动程度序列中各参数对应的目标平均值。
本实施例中，根据各类别中各历史震动时刻对应的目标楼层振动程度序列中的最大值以及各类别中各历史震动时刻对应的目标楼层振动程度序列中各参数对应的目标平均值，得到各类别中各历史震动时刻对应的目标振动程度；根据如下公式计算各类别中各历史震动时刻对应的目标振动程度：
Figure 588328DEST_PATH_IMAGE013
其中，
Figure 727185DEST_PATH_IMAGE014
为第
Figure 310613DEST_PATH_IMAGE015
个类别中第
Figure 278438DEST_PATH_IMAGE016
个历史震动时刻对应的目标振动程度,
Figure 263712DEST_PATH_IMAGE017
为第
Figure 573470DEST_PATH_IMAGE015
个类别中第
Figure 644194DEST_PATH_IMAGE016
个历史震动时刻对应的目标楼层振动程度序列中的最大值，
Figure 697601DEST_PATH_IMAGE018
为目标楼层振动程度序列中参数的数量，
Figure 6223DEST_PATH_IMAGE019
为第
Figure 486883DEST_PATH_IMAGE015
个类别中第
Figure 779324DEST_PATH_IMAGE016
个历史震动时刻对应的目标楼层振动程度序列中第
Figure 636421DEST_PATH_IMAGE020
个参数对应的目标平均值，
Figure 330708DEST_PATH_IMAGE021
为第
Figure 451110DEST_PATH_IMAGE015
个类别中第
Figure 496427DEST_PATH_IMAGE016
个历史震动时刻对应的目标楼层振动程度序列中第
Figure 891636DEST_PATH_IMAGE022
个参数对应的目标平均值。
本实施例中，
Figure 440429DEST_PATH_IMAGE014
越大，表明第
Figure 528471DEST_PATH_IMAGE015
个类别中第
Figure 264346DEST_PATH_IMAGE016
个历史震动时刻对应的目标震动程度越大，即第
Figure 197667DEST_PATH_IMAGE015
个类别中第
Figure 866545DEST_PATH_IMAGE016
个历史震动时刻对应的隔震效率不好；
Figure 125488DEST_PATH_IMAGE050
的值越大以及
Figure DEST_PATH_IMAGE051
的值越大，表明
Figure 833813DEST_PATH_IMAGE014
的值越大；
Figure 836404DEST_PATH_IMAGE051
越大，表明第
Figure 359789DEST_PATH_IMAGE015
个类别中第
Figure 524054DEST_PATH_IMAGE016
个历史震动时刻对应的目标楼层振动程度序列的振动程度变化较小，即
Figure 234521DEST_PATH_IMAGE050
的可靠性更高。本实施例中，各类别中各历史震动时刻对应的目标振动程度为各类别中的各历史震动时刻对应的振动程度最大的楼层，因此各类别中各历史震动时刻对应的目标振动程度可以反映各类别中各历史震动时刻高层建筑的振动程度。
本实施例中，根据各类别中各历史震动时刻对应的目标振动程度，构建得到各类别对应的目标振动程度序列。
步骤S006，根据所述隔震效率序列和目标振动程度序列，得到各类别对应的目标隔震效率序列；根据所述目标隔震效率序列，得到各类别中各历史震动时刻对应的数据可靠程度。
本实施例中，通过对各类别对应的目标振动程度序列和隔震效率序列进行分析，得到各类别对应的目标隔震效率序列；之后通过对目标隔震效率序列进行分析，得到各类别对应的数据可靠程度；将得到的各类别对应的数据可靠程度作为后续得到未来时间段高层建筑隔震阻尼器的寿命的依据。
（a）根据各类别对应的目标振动程度序列和隔震效率序列，得到各类别对应的目标隔震效率序列的具体过程为：
本实施例中，根据各类别中各历史震动时刻对应的目标振动程度与各类别中各历史震动时刻对应的隔震效率，得到各类别中各历史震动时刻对应的目标隔震效率；根据如下公式计算各类别中各历史震动时刻对应的目标隔震效率：
Figure DEST_PATH_IMAGE053
其中，
Figure 775224DEST_PATH_IMAGE054
为第
Figure 153115DEST_PATH_IMAGE015
个类别中第
Figure 753861DEST_PATH_IMAGE016
个历史震动时刻对应的目标隔震效率；
Figure 686045DEST_PATH_IMAGE054
的值越大，表明第
Figure 30439DEST_PATH_IMAGE015
个类别中第
Figure 528416DEST_PATH_IMAGE016
个历史震动时刻对应的目标隔震效率越好；
Figure 34484DEST_PATH_IMAGE045
越大，
Figure 250701DEST_PATH_IMAGE054
越大，
Figure 602048DEST_PATH_IMAGE014
越小，
Figure 954532DEST_PATH_IMAGE054
越大。
本实施例中，根据各类别中各历史震动时刻对应的目标隔震效率，构建得到各类别对应的目标隔震效率序列。
（b）根据各类别对应的目标隔震效率序列，得到各类别中各历史震动时刻对应的数据可靠程度的具体过程为：
本实施例中，计算各类别对应的目标隔震效率序列中各参数与对应目标隔震效率序列中其余各参数的距离之和，将所述距离之和记为各类别中各历史震动时刻对应的目标距离；根据各类别中各历史震动时刻对应的目标距离，得到各类别中各历史震动时刻对应的数据可靠程度；根据如下公式计算各类别中各历史震动时刻对应的数据可靠程度：
Figure 631501DEST_PATH_IMAGE056
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE057
为第
Figure 69436DEST_PATH_IMAGE015
个类别中第
Figure 473741DEST_PATH_IMAGE016
个历史震动时刻对应的数据可靠程度，
Figure 680732DEST_PATH_IMAGE058
为第
Figure 794181DEST_PATH_IMAGE015
个类别中第
Figure 719412DEST_PATH_IMAGE016
个历史震动时刻对应的目标距离；
Figure 943720DEST_PATH_IMAGE058
越小，
Figure 739638DEST_PATH_IMAGE057
越大，
Figure 23988DEST_PATH_IMAGE057
越大表明第
Figure 170936DEST_PATH_IMAGE015
个类别中第
Figure 198935DEST_PATH_IMAGE016
个历史震动时刻对应的数据可靠程度高。
步骤S007，根据所述目标隔震效率序列、所述数据可靠程度以及目标预测网络，得到未来时间段高层建筑隔震阻尼器的寿命。
本实施例中，通过各类别对应的目标隔震效率序列、各类别中各历史震动时刻对应的数据可靠程度以及目标预测网络，得到未来时间段高层建筑隔震阻尼器的寿命的具体过程为：
将各类别对应的目标隔震效率序列输入到目标预测网络中，得到各类别对应的隔震阻尼器的预测隔震效率序列；本实施例将各类别对应的目标隔震效率序列中一个历史震动时刻对应的目标隔震效率作为一批训练样本对目标预测网络进行训练，因此通过对目标预测网络多批次的训练可以提高目标预测网络的准确度，并且所述目标预测网络结构为TCN。
本实施例中，目标预测网络的训练过程为：将各类别对应的目标隔震效率序列作为网络训练时的输入训练样本，网络的标签为隔震阻尼器在下一时刻对应的隔震效率，将训练样本和标签数据输入到网络中进行训练，并使用均方差损失函数对网络进行监督训练。本实施例利用各历史震动时刻对应的数据可靠程度与各历史震动时刻对应的损失进行相乘，将相乘之后的各历史震动时刻对应的损失相加之后的损失作为目标预测网络训练好的损失函数。
本实施例中，获得上述聚类之后各类别中历史震动时刻的数量以及历史震动时间段内的历史震动时刻的数量，将各类别中历史震动时刻的数量与历史震动时间段内的历史震动时刻的数量的比值记为各类别对应的权重；由于各类别对应的权重反映的是各类别中参数的占比，当类别对应的权重越大表明该类别得到的预测结果对判断未来时间段高层建筑隔震阻尼器寿命的影响较大；因此本实施例将各类别对应的权重与对应类别对应的隔震阻尼器的预测隔震效率序列中各参数的和相乘，得到各类别对应的隔震阻尼器的目标预测隔震效率；将所述各类别对应的隔震阻尼器的目标预测隔震效率的和记为未来时间段高层建筑隔震阻尼器的最终预测隔震效率。
本实施例中，由于隔震效率可以反映高层建筑隔震阻尼器的寿命，因此工作人员可以通过对未来时间段高层建筑隔震阻尼器的最终隔震效率进行分析，来预测未来时间段高层建筑隔震阻尼器的寿命。
有益效果：本实施例将各历史震动时刻对应的外界振动程度作为对历史震动时间段内各历史震动时刻进行分类的依据；将各类别中各历史震动时刻对应的相邻两楼层的加速度变化程度序列作为得到各类别对应的隔震效率序列的依据；将各历史震动时刻对应的楼层振动程度序列作为得到各类别对应的目标振动程度序列的依据；将各类别对应的隔震效率序列和目标振动程度序列作为得到各类别对应的目标隔震效率序列；将各类别对应的目标隔震效率序列作为得到各类别中各历史震动时刻对应的数据可靠程度的依据；将各类别对应的目标隔震效率序列、各类别中各历史震动时刻对应的数据可靠程度以及目标预测网络作为得到未来时间段高层建筑隔震阻尼器的寿命的依据。本实施例能对高层建筑隔震阻尼器的使用寿命进行提前预测，也能及时为管理人员争取较多的更换或者检查阻尼器的时间。
需要说明的是,上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣，在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。

Claims (8)

1.基于数据设计优化处理的高层建筑隔震阻尼寿命管理方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
获取高层建筑历史震动时间段内各历史震动时刻对应的各楼层的加速度序列和各历史震动时刻对应的外界加速度序列；所述外界加速度序列为目标火车轨道对应的加速度序列；
根据所述外界加速度序列，得到各历史震动时刻对应的外界振动程度；
根据所述各楼层的加速度序列，得到各历史震动时刻对应的各楼层的加速度变化程度序列；
根据所述各楼层的加速度序列和所述外界加速度序列，得到各历史震动时刻对应的楼层振动程度序列；
根据所述外界振动程度，对历史震动时间段内各历史震动时刻进行分类；根据各类别中各历史震动时刻对应的相邻两楼层的加速度变化程度序列，得到各类别对应的隔震效率序列；根据所述楼层振动程度序列，得到各类别对应的目标振动程度序列；
根据所述隔震效率序列和目标振动程度序列，得到各类别对应的目标隔震效率序列；根据所述目标隔震效率序列，得到各类别中各历史震动时刻对应的数据可靠程度；
根据所述目标隔震效率序列、所述数据可靠程度以及目标预测网络，得到未来时间段高层建筑隔震阻尼器的寿命。
2.如权利要求1所述的基于数据设计优化处理的高层建筑隔震阻尼寿命管理方法，其特征在于，所述根据所述外界加速度序列，得到各历史震动时刻对应的外界振动程度的方法，包括：
计算所述外界加速度序列对应的平均外界加速度；计算所述外界加速度序列对应的标准差；
根据所述外界加速度序列对应的平均外界加速度和标准差，得到各历史震动时刻对应的外界振动程度。
3.如权利要求1所述的基于数据设计优化处理的高层建筑隔震阻尼寿命管理方法，其特征在于，所述根据所述各楼层的加速度序列和所述外界加速度序列，得到各历史震动时刻对应的楼层振动程度序列的方法，包括：
计算所述各楼层的加速度序列的平均加速度；
获得所述各楼层的加速度序列中的最小加速度和各楼层的加速度序列中的最大加速度；
根据所述各楼层的加速度序列的平均加速度、各楼层的加速度序列中的最小加速度、各楼层的加速度序列中的最大加速度以及外界加速度序列，得到各历史震动时刻对应的各楼层的楼层振动程度；
根据所述各楼层的楼层振动程度，构建得到各类别中各历史震动时刻对应的楼层振动程度序列。
4.如权利要求3所述的基于数据设计优化处理的高层建筑隔震阻尼寿命管理方法，其特征在于，根据如下公式计算各历史震动时刻对应的各楼层的楼层振动程度：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE004
为历史震动时间段内第
Figure DEST_PATH_IMAGE006
个历史震动时刻对应的第
Figure DEST_PATH_IMAGE008
个楼层的楼层振动程度，
Figure DEST_PATH_IMAGE010
为历史震动时间段内第
Figure 448910DEST_PATH_IMAGE006
个历史震动时刻对应的第
Figure 693946DEST_PATH_IMAGE008
个楼层的加速度序列的平均加速度，
Figure DEST_PATH_IMAGE012
为历史震动时间段内第
Figure 739263DEST_PATH_IMAGE006
个历史震动时刻对应的外界加速度序列中的第
Figure DEST_PATH_IMAGE014
个参数，
Figure DEST_PATH_IMAGE016
为外界加速度序列中参数的数量，
Figure DEST_PATH_IMAGE018
为历史震动时间段内第
Figure 603314DEST_PATH_IMAGE006
个历史震动时刻对应的第
Figure 994850DEST_PATH_IMAGE008
个楼层的加速度序列中的最大加速度，
Figure DEST_PATH_IMAGE020
为历史震动时间段内第
Figure 82891DEST_PATH_IMAGE006
个历史震动时刻对应的第
Figure 553187DEST_PATH_IMAGE008
个楼层的加速度序列中的最小加速度。
5.如权利要求1所述的基于数据设计优化处理的高层建筑隔震阻尼寿命管理方法，其特征在于，所述根据所述楼层振动程度序列，得到各类别对应的目标振动程度序列的方法，包括：
按照从小到大的顺序对所述楼层振动程度序列进行排序，将所述排序后的所述楼层振动程度序列记为各类别中各历史震动时刻对应的目标楼层振动程度序列；
获得所述目标楼层振动程度序列中参数的数量、所述目标楼层振动程度序列中的最大值以及所述目标楼层振动程度序列中各参数对应的子序列；所述各参数对应的子序列包括各参数对应的目标楼层振动程度序列中的各参数本身以及各参数前面的参数；
计算所述各参数对应的子序列对应的平均值，将所述子序列对应的平均值记为各类别中各历史震动时刻对应的目标楼层振动程度序列中各参数对应的目标平均值；
根据所述目标楼层振动程度序列中的最大值以及所述各参数对应的目标平均值，得到各类别中各历史震动时刻对应的目标振动程度；
根据所述目标振动程度，构建得到各类别对应的目标振动程度序列。
6.如权利要求5所述的基于数据设计优化处理的高层建筑隔震阻尼寿命管理方法，其特征在于，根据如下公式计算各类别中各历史震动时刻对应的目标振动程度：
Figure DEST_PATH_IMAGE022
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE024
为第
Figure DEST_PATH_IMAGE026
个类别中第
Figure DEST_PATH_IMAGE028
个历史震动时刻对应的目标振动程度,
Figure DEST_PATH_IMAGE030
为第
Figure 79983DEST_PATH_IMAGE026
个类别中第
Figure 748862DEST_PATH_IMAGE028
个历史震动时刻对应的目标楼层振动程度序列中的最大值，
Figure DEST_PATH_IMAGE032
为目标楼层振动程度序列中参数的数量，
Figure DEST_PATH_IMAGE034
为第
Figure 86434DEST_PATH_IMAGE026
个类别中第
Figure 44025DEST_PATH_IMAGE028
个历史震动时刻对应的目标楼层振动程度序列中第
Figure DEST_PATH_IMAGE036
个参数对应的目标平均值，
Figure DEST_PATH_IMAGE038
为第
Figure 374512DEST_PATH_IMAGE026
个类别中第
Figure 897898DEST_PATH_IMAGE028
个历史震动时刻对应的目标楼层振动程度序列中第
Figure DEST_PATH_IMAGE040
个参数对应的目标平均值。
7.如权利要求1所述的基于数据设计优化处理的高层建筑隔震阻尼寿命管理方法，其特征在于，所述根据所述隔震效率序列和目标振动程度序列，得到各类别对应的目标隔震效率序列；根据所述目标隔震效率序列，得到各类别中各历史震动时刻对应的数据可靠程度的方法，包括：
根据所述目标振动程度序列中的各目标振动程度与所述隔震效率指标序列中的各隔震效率，得到各类别中各历史震动时刻对应的目标隔震效率；
根据所述目标隔震效率，构建得到各类别对应的目标隔震效率序列；
计算所述目标隔震效率序列中各参数与对应目标隔震效率序列中其余各参数的距离之和；
根据所述距离之和，得到各类别中各历史震动时刻对应的数据可靠程度。
8.如权利要求1所述的基于数据设计优化处理的高层建筑隔震阻尼寿命管理方法，其特征在于，所述根据所述目标隔震效率序列、所述数据可靠程度以及目标预测网络，得到未来时间段高层建筑隔震阻尼器的寿命的方法，包括：
将所述各类别对应的目标隔震效率序列输入到目标预测网络中，得到各类别对应的隔震阻尼器的预测隔震效率序列；
获得所述各类别中历史震动时刻的数量以及历史震动时间段内历史震动时刻的数量；
将所述各类别中历史震动时刻的数量与历史震动时间段内历史震动时刻的数量的比值记为各类别对应的权重；
根据所述各类别对应的权重和所述各类别对应的隔震阻尼器的预测隔震效率序列中各参数的和，得到各类别对应的隔震阻尼器的目标预测隔震效率；
将所述各类别对应的隔震阻尼器的目标预测隔震效率的和记为未来时间段高层建筑隔震阻尼器的最终预测隔震效率；
根据所述最终预测隔震效率，得到未来时间段高层建筑隔震阻尼器的寿命。
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