CN118133638A - 一种基于有限元仿真的移动模架施工监测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及有限元仿真技术领域，具体为一种基于有限元仿真的移动模架施工监测方法及系统，包括以下步骤：基于施工现场的布局，安装应力监测点在移动模架的承重部位和关键连接点，采集实时应变数据和加速度信号，进行信号的幅值和频率分析，并筛选代表性数据，生成实时监测数据。本发明中，通过安装应力监测点收集实时应变和加速度信号，并对信号的幅值和频率进行分析，筛选出关键数据，实时掌握结构的应力状态，结合实时监测数据与有限元仿真，进行结构模拟，预测不同负载条件下的结构响应，实现施工策略的动态调整，通过动态响应模拟，分析结构的弱点，预测疲劳寿命，优化施工计划和模架移动策略，减少结构失败风险，优化资源配置和施工效率。

Description

一种基于有限元仿真的移动模架施工监测方法及系统

技术领域

本发明涉及有限元仿真技术领域，尤其涉及一种基于有限元仿真的移动模架施工监测方法及系统。

背景技术

有限元仿真技术领域是一种数学和计算工具，通过将大型复杂的物理实体划分为小的、简单形状的有限元素，利用网络覆盖整个对象的方法，模拟和分析物体在各种物理作用下的行为。这种技术广泛应用于工程领域，如结构分析、热传递、流体流动等，为设计和测试提供了一个无需实际建造即可预测性能的平台。

其中，移动模架施工监测方法是指在建筑施工中，特别是大型结构如桥梁、高速公路的建设中使用的一种技术。这种方法使用可移动的支架系统（模架），在施工过程中按照设计要求逐步移动并支撑新建部分。监测方法的主要目的是确保施工安全，提高结构质量，并通过实时监控施工过程中的各种参数（如压力、温度、位移等），来预防任何潜在的结构问题。此外，这种监测技术也旨在优化施工计划和资源分配，提高施工效率。

传统方法提供了结构设计和预测性能的有效工具，但缺乏实时数据监控和即时应变分析的能力，导致不能灵活应对现场变化和即时调整施工策略。这种技术在施工实际操作中表现为对动态变化的响应不足，使得在应对突发结构或环境问题时，常常无法进行有效干预，增加了安全隐患和结构缺陷的风险。例如，若发生意外负载或环境影响，现有技术未能提供即时的结构状态反馈，可能导致错过最佳干预时机，从而影响结构安全。此外，现有技术在施工过程中未能实现资源和时间的最优配置，常常导致资源浪费和项目延期，这在大型结构建设项目中尤为明显，影响了整体施工效率和成本控制。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于有限元仿真的移动模架施工监测方法及系统。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于有限元仿真的移动模架施工监测方法，包括以下步骤：

S1：基于施工现场的布局，安装应力监测点在移动模架的承重部位和关键连接点，采集实时应变数据和加速度信号，进行信号的幅值和频率分析，并筛选代表性数据，生成实时监测数据；

S2：基于所述实时监测数据，采用有限元软件进行移动模架的结构模拟，调整材料模型和加载条件模拟差异化工作状态下的结构响应，记录模拟的应力和位移数据，生成动态响应模拟结果；

S3：利用所述动态响应模拟结果，分析移动模架多部件的应力集中区域和潜在疲劳裂纹起始点，结合材料的疲劳数据进行寿命预测，评估关键结构元素的疲劳损伤，得到疲劳寿命预测分析结果；

S4：根据所述疲劳寿命预测分析结果，评估施工期间的风险和模架移动策略，调整施工计划减少结构应力，优化移动模式和频率，生成结构调整与维护策略。

作为本发明的进一步方案，所述实时监测数据包括应变指标、加速度指标、频率特性，所述动态响应模拟结果包括应力数据图、位移数据图、应力分布视图，所述疲劳寿命预测分析结果包括损伤评级指数、寿命估计指数、裂纹监测点，所述结构调整与维护策略包括调度优化方案、动态调整方案、预防性维护计划。

作为本发明的进一步方案，所述实时应变数据采集步骤具体为：

S111：在移动模架的承重部位和关键连接点安装应力监测点，收集应变传感器和加速度传感器发送的信号，信号表征结构在外力作用下的即时变形和动态响应；

S112：从收集到的应变信号中提取幅值信息，幅值作为应变的直接表示，通过计算信号的峰值来获得应变的最大值，峰值应变值通过公式获得：

；

其中，表示时间点/>的应变信号，/>是基于历史数据设定的平均值加权因子，/>是基于波动性的标准差调节因子；

S113：将计算得到的峰值应变与历史数据的阈值进行比较，通过判断逻辑确定是否超过预设的安全应变极限，若超过，则发出警报信号，阈值判定表达式为：

；

其中是预设的安全应变阈值，/>为示性函数，当/>为真时，表示应变超标，需要采取对应措施。

作为本发明的进一步方案，所述加速度信号的幅值和频率分析步骤具体为：

S121：利用安装在关键连接点的加速度传感器收集的加速度信号，捕捉结构在外力作用下的振动特性；

S122：对加速度信号进行频率分析，提取信号的关键频率成分，关键频率通过快速傅里叶变换公式得到：

；

其中，表示时间点/>的加速度信号，FFT表示对信号进行的快速傅里叶变换，/>是根据信号的平均能量分布设定的加权因子，增强关键频率成分的识别；

S123：计算得到的关键频率与历史频率数据进行对比，通过选择逻辑确定是否存在异常振动，逻辑公式为：

；

其中正常频率范围是基于历史振动数据定义的频率区间，为示性函数，当/>为真时，表示监测到的频率预示结构的异常状态，需要迭代分析或采取措施。

作为本发明的进一步方案，所述实时监测数据的获取步骤具体为：

S131：将筛选的代表性数据点整合成数据集，数据集反映整个监测周期内最关键的信息；

S132：应用数据整合公式，计算代表性数据集的整体特征，包括数据平均值、标准差的计算，反映结构的状态：

；

其中，表示代表性数据点，/>是代表性数据点的数量，/>是标准差的调节因子，表示数据点集合的标准差；

S133：将计算得到的数据结果与结构健康监测的标准指标进行对比，通过选择逻辑判定结构的健康状态，逻辑公式为：

；

其中是预设的健康监测阈值，/>为示性函数，当/>为真时，表明结构处于健康状态，否则需要检查或干预。

作为本发明的进一步方案，所述动态响应模拟结果的获取步骤具体为：

S211：在有限元软件中设置移动模架的几何尺寸和材料属性，根据实时监测数据调整载荷条件，条件包括差异化的工作状态下的力和环境因素包括温度和压力，反映实际工况；

S212：使用有限元软件进行结构响应的模拟，调整材料模型匹配差异化的应力反应，加载条件模拟实时监测数据所反映的工作状态；

S213：在模拟过程中，记录产生的应力和位移数据，通过以下公式计算数据：

应力数据计算公式：

；

其中，是材料的弹性模量，/>是应变量，/>表示应变随时间的变化率，/>是调节时间依赖行为的系数。

位移数据计算公式：

；

其中，表示在时间/>的速度，/>是温度变化，/>是材料的热膨胀系数；

S214：整合计算得到的应力和位移数据，生成动态响应模拟结果，评估模架在差异化工作状态下的性能和安全性。

作为本发明的进一步方案，所述疲劳寿命预测分析结果的获取步骤具体为：

S311：利用动态响应模拟结果，针对应力和位移数据，识别移动模架中的高应力区域和潜在的疲劳裂纹起始点，通过应力分布图分析完成，集中于应力超过材料疲劳极限的区域；

S312：根据材料的S-N曲线（应力-寿命曲线），将应力集中区域的应力水平与疲劳数据对比，使用以下公式来预测多关键结构元素的疲劳寿命：

；

其中，是循环应力幅度，/>和/>是材料的疲劳参数；

S313：评估多关键结构元素在预测工作周期内的累积疲劳损伤，评估包括计算疲劳损伤指数，计算公式为：

；

其中，是第/>次循环对应的预测寿命，/>是循环次数；

S314：将以上计算和评估整合，形成对移动模架多部件的疲劳寿命预测结果。

作为本发明的进一步方案，所述施工期间的风险获取步骤具体为：

S411：识别施工期间影响结构安全和完整性的关键风险因素，包括施工速度、负载变化和外部环境因素，将因素定量化，以便进行迭代分析；

S412：结合识别的风险因素，采用风险评估模型计算总体风险等级，模型参照多因素的相互作用和独立影响，风险评估公式为：

；

其中，是风险等级，/>是第/>个风险因素的量化值，/>是对应的影响系数，/>是复合风险影响系数，/>是第/>个环境或操作条件的量化值，/>是环境或操作条件的权重，/>是风险加权指数。

作为本发明的进一步方案，所述结构调整与维护策略的获取步骤具体为：

S421：定期监测结构的应力、变形和关键性能指标，利用传感器和数据采集系统收集数据，实时获取结构的健康状态；

S422：根据监测数据，使用改进后的结构调整与维护策略计算公式，设计出减少结构应力和延长使用寿命的策略，公式为：

；

其中，表示策略性能评分，/>是第/>个性能指标的当前值，/>是性能指标的权重，是与第/>个性能指标关联维护行为参数，/>是行为参数的权重，/>是行为参数的调整系数。

一种基于有限元仿真的移动模架施工监测系统，所述一种基于有限元仿真的移动模架施工监测系统用于执行上述一种基于有限元仿真的移动模架施工监测方法，所述系统包括：

数据采集模块在移动模架的承重部位和关键连接点安装监测设备，采集移动模架的实时应变数据和加速度信号，对信号进行幅值和频率分析，筛选代表性的数据，得到初步监测数据；

结构模拟模块基于所述初步监测数据，使用有限元软件进行结构模拟，调整材料模型和加载条件，模拟差异化工作状态下的结构响应，记录模拟的应力和位移数据，生成动态响应模拟结果；

疲劳分析模块基于所述动态响应模拟结果，分析移动模架的应力集中区域和潜在疲劳裂纹起始点，结合材料疲劳数据预测寿命，评估关键结构元素的疲劳损伤，生成疲劳寿命预测分析结果；

风险评估模块基于所述疲劳寿命预测分析结果，评估施工期间的风险和模架移动策略，调整施工计划以减少结构应力，优化移动模式和频率，生成结构调整与维护策略；

策略实施模块根据所述结构调整与维护策略，在施工现场实施调整措施，监测调整后模架的实际响应，验证策略的实际效果，得到策略执行效果报告。

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

本发明中，通过安装应力监测点收集实时应变和加速度信号，并对信号的幅值和频率进行分析，能够筛选出关键数据，实时掌握结构的应力状态。此举使得在施工过程中能够及时发现并应对结构应力超标或不稳定的情况，极大提高了施工安全和响应速度。结合实时监测数据与有限元仿真，进行结构模拟，精确预测不同负载条件下的结构响应，从而实现施工策略的动态调整。这一方法不仅增强了施工过程的可控性和灵活性，也提高了结构的整体可靠性。通过动态响应模拟，可以详细分析结构的弱点，如应力集中区域和潜在裂纹起始点，预测疲劳寿命，进一步优化施工计划和模架移动策略，减少了潜在的结构失败风险，优化了资源配置和施工效率。

附图说明

图1为本发明的工作流程示意图；

图2为本发明的实时应变数据采集流程图；

图3为本发明的加速度信号的幅值和频率分析流程图；

图4为本发明的实时监测数据的获取流程图；

图5为本发明的动态响应模拟结果的获取流程图；

图6为本发明的疲劳寿命预测分析结果的获取流程图；

图7为本发明的施工期间的风险获取流程图；

图8为本发明的结构调整与维护策略的获取流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的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。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

实施例一：请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种基于有限元仿真的移动模架施工监测方法，包括以下步骤：

S1：基于施工现场的布局，安装应力监测点在移动模架的承重部位和关键连接点，采集实时应变数据和加速度信号，进行信号的幅值和频率分析，并筛选代表性数据，生成实时监测数据；

S2：基于实时监测数据，采用有限元软件进行移动模架的结构模拟，调整材料模型和加载条件模拟差异化工作状态下的结构响应，记录模拟的应力和位移数据，生成动态响应模拟结果；

S3：利用动态响应模拟结果，分析移动模架多部件的应力集中区域和潜在疲劳裂纹起始点，结合材料的疲劳数据进行寿命预测，评估关键结构元素的疲劳损伤，得到疲劳寿命预测分析结果；

S4：根据疲劳寿命预测分析结果，评估施工期间的风险和模架移动策略，调整施工计划减少结构应力，优化移动模式和频率，生成结构调整与维护策略。

实时监测数据包括应变指标、加速度指标、频率特性，动态响应模拟结果包括应力数据图、位移数据图、应力分布视图，疲劳寿命预测分析结果包括损伤评级指数、寿命估计指数、裂纹监测点，结构调整与维护策略包括调度优化方案、动态调整方案、预防性维护计划。

请参阅图2，实时应变数据采集步骤具体为：

S111：在移动模架的承重部位和关键连接点安装应力监测点，收集应变传感器和加速度传感器发送的信号，信号表征结构在外力作用下的即时变形和动态响应；

S112：从收集到的应变信号中提取幅值信息，幅值作为应变的直接表示，通过计算信号的峰值来获得应变的最大值，峰值应变值通过公式获得：

；

其中，表示时间点/>的应变信号，/>是基于历史数据设定的平均值加权因子，/>是基于波动性的标准差调节因子；

S113：将计算得到的峰值应变与历史数据的阈值进行比较，通过判断逻辑确定是否超过预设的安全应变极限，若超过，则发出警报信号，阈值判定表达式为：

；

其中是预设的安全应变阈值，/>为示性函数，当/>为真时，表示应变超标，需要采取对应措施。

首先在移动模架的承重部位和关键连接点安装应变传感器，这些传感器负责在特定的时间间隔内收集应变数据。

设定数据收集频率为，每个时间点/>的应变信号为/>。

对于从传感器接收到的连续应变信号，计算每个采样点的绝对值，以获得应变幅值。

应变信号的绝对值表示为，这反映了每个采样点的应变大小，无论正负。

计算应变信号的平均值(mean)和标准差(std)。这两个统计量有助于了解信号的常态行为和波动性。

平均值计算公式为：

；

标准差计算公式为：

；

其中是在给定时间内的采样点数量。

计算峰值应变，即一段时间内应变幅值的最大值，通过以下公式获得：

；

考虑到应变信号的异常波动和非标准行为，引入基于历史数据的调节因子和/>：

；

这里，和/>是根据历史应变数据分析得出的，用于调整计算峰值应变的权重和考虑波动性。

将计算出的峰值应变与预设的安全阈值进行比较。

如果峰值应变超过，则表示应变过高，导致结构风险。使用以下表达式进行判断：

；

如果的结果为真，即应变超标，系统将发出警告。

请参阅图3，加速度信号的幅值和频率分析步骤具体为：

S121：利用安装在关键连接点的加速度传感器收集的加速度信号，捕捉结构在外力作用下的振动特性；

S122：对加速度信号进行频率分析，提取信号的关键频率成分，关键频率通过快速傅里叶变换公式得到：

；

其中，表示时间点/>的加速度信号，FFT表示对信号进行的快速傅里叶变换，/>是根据信号的平均能量分布设定的加权因子，增强关键频率成分的识别；

S123：计算得到的关键频率与历史频率数据进行对比，通过选择逻辑确定是否存在异常振动，逻辑公式为：

；

其中正常频率范围是基于历史振动数据定义的频率区间，为示性函数，当/>为真时，表示监测到的频率预示结构的异常状态，需要迭代分析或采取措施。

假设在时间点的加速度信号为/>。

对执行快速傅里叶变换，得到频率域表示/>。

对每个频率分量的能量进行平方处理，计算得到其中/>表示取复数的模，即幅值。

首先计算频率分量能量的平均值，即mean。

为了加强主要频率成分的表现，在每个频率分量的能量上加上其平均能量的一部分。这里没有使用未知的系数，而是直接使用平均能量作为加强项。

确定主要频率计算公式为：

；

这里，操作用于找出增强后的频率能量最大的频率点，即为所求的主要频率/>。

假设加速度信号在一个简单的情形下可以表示为一组离散的时间点上的加速度值，例如/>，其中每个/>表示在第/>个采样点的加速度值。

执行FFT得到频率分布。

计算频率分量。

计算平均能。

对每个频率分量加上平均能量，找出增强后能量最大的频率。

请参阅图4，实时监测数据的获取步骤具体为：

S131：将筛选的代表性数据点整合成数据集，数据集反映整个监测周期内最关键的信息；

S132：应用数据整合公式，计算代表性数据集的整体特征，包括数据平均值、标准差的计算，反映结构的状态：

；

其中，表示代表性数据点，/>是代表性数据点的数量，/>是标准差的调节因子，表示数据点集合的标准差；

S133：将计算得到的数据结果与结构健康监测的标准指标进行对比，通过选择逻辑判定结构的健康状态，逻辑公式为：

；

其中是预设的健康监测阈值，/>为示性函数，当/>为真时，表明结构处于健康状态，否则需要检查或干预。

：代表性数据点，是通过前面的筛选步骤从大量监测数据中选取出来的。这些点是根据其代表性和重要性(如前面描述的权重因子/>和时间差因子/>得出的。

：代表性数据点的总数，是通过统计筛选后剩余的数据点数量得出。

：/>数据点集合的标准差，计算公式为/>，其中/>是/>的平均值，即/>。

：标准差的调节因子，用于调整标准差在整合数据中的影响权重，是一个预先设定的常数。

平均值的计算是将所有筛选出的代表性数据点加总后除以点的总数：

；

这一步反映了被监测结构的平均行为或状态。

标准差的计算涉及到每个数据点与平均值的偏差的平方。再求平均后取平方根：

；

这一步反映了数据点之间的变异性，标准差越大，数据点之间的差异越大。

最后，将平均值和调节因子入与标准差的乘积相加，得到最终的整合数据结果：

；

这个值综合了结构的平均行为和其变异性，提供了一个全面的结构健康指标。

请参阅图5，动态响应模拟结果的获取步骤具体为：

S211：在有限元软件中设置移动模架的几何尺寸和材料属性，根据实时监测数据调整载荷条件，条件包括差异化的工作状态下的力和环境因素包括温度和压力，反映实际工况；

S212：使用有限元软件进行结构响应的模拟，调整材料模型匹配差异化的应力反应，加载条件模拟实时监测数据所反映的工作状态；

S213：在模拟过程中，记录产生的应力和位移数据，通过以下公式计算数据：

应力数据计算公式：

；

其中，是材料的弹性模量，/>是应变量，/>表示应变随时间的变化率，/>是调节时间依赖行为的系数。

位移数据计算公式：

；

其中，表示在时间/>的速度，/>是温度变化，/>是材料的热膨胀系数；

S214：整合计算得到的应力和位移数据，生成动态响应模拟结果，评估模架在差异化工作状态下的性能和安全性。

（弹性模量）：材料的基本属性，通过材料试验或材料数据库获取。

（应变）：应变是由实时监测数据中的应变传感器测得的变形量与原始长度的比值计算得出。

（应变率）：应变率是通过对连续测得的应变数据进行时间导数计算得出，表明应变随时间的变化快慢。

（时间依赖行为调节系数）：一个经验值，根据材料的粘弹性特性设定，用于调整应变率对应力的影响。

从数据采集系统获取应变数据。

计算应变率通过对应变数据进行时间导数计算。

应用材料的弹性模量和时间依赖行为调节系数/>，将这些值代入公式计算应力/>。

（速度）： 从加速度数据通过积分得到的速度值。

（温度变化）： 通过温度传感器实时监测得到的数据。

（热膨胀系数）： 材料属性，通过材料数据手册或实验得到。

从加速度传感器获取加速度数据。

对加速度数据进行时间积分得到速度。

计算速度的时间积分得到位移。

获取温度变化并乘以热膨胀系数/>。

将以上两部分结果相加得到总位移。

请参阅图6，疲劳寿命预测分析结果的获取步骤具体为：

S311：利用动态响应模拟结果，针对应力和位移数据，识别移动模架中的高应力区域和潜在的疲劳裂纹起始点，通过应力分布图分析完成，集中于应力超过材料疲劳极限的区域；

S312：根据材料的S-N曲线（应力-寿命曲线），将应力集中区域的应力水平与疲劳数据对比，使用以下公式来预测多关键结构元素的疲劳寿命：

；

其中，是循环应力幅度，/>和/>是材料的疲劳参数；

S313：评估多关键结构元素在预测工作周期内的累积疲劳损伤，评估包括计算疲劳损伤指数，计算公式为：/>

；

其中，是第/>次循环对应的预测寿命，/>是循环次数；

S314：将以上计算和评估整合，形成对移动模架多部件的疲劳寿命预测结果。

：循环应力幅度，从动态响应模拟结果中得到的应力数据中计算得出。通常取为最大和最小应力值的差。

和/>：这两个参数是材料的疲劳属性，从材料的疲劳实验数据中获得。/>是疲劳强度系数，/>是疲劳强度指数。

从应力模拟数据中确定最大应力和最小应力/>。

计算应力幅度。

应用疲劳数据中的和/>值，按照公式/>计算疲劳寿命。

使用上述公式计算每个循环(假设总共/>次循环)的疲劳寿命/>。

计算每个循环对应的疲劳损伤贡献。

累加所有循环的疲劳损伤贡献以得到总的疲劳损伤指数。

请参阅图7，施工期间的风险获取步骤具体为：

S411：识别施工期间影响结构安全和完整性的关键风险因素，包括施工速度、负载变化和外部环境因素，将因素定量化，以便进行迭代分析；

S412：结合识别的风险因素，采用风险评估模型计算总体风险等级，模型参照多因素的相互作用和独立影响，风险评估公式为：

；

其中，是风险等级，/>是第/>个风险因素的量化值，/>是对应的影响系数，/>是复合风险影响系数，/>是第/>个环境或操作条件的量化值，/>是环境或操作条件的权重，/>是风险加权指数。

收集结构在施工期间的监测数据，这包括负载频率，应力级别/>以及施工环境条件(/>)，这些数据通常由传感器实时监测获得。

对收集到的数据进行预处理，剔除明显异常的数据点，例如负载频率异常高或异常低的数据点，这一步是为了确保后续计算的准确性和可靠性。

用平均循环应力计算方法，计算平均循环应力。假设有应力测量值的序列/>，平均循环应力计算公式为：

；

计算疲劳寿命循环数，这通常基于材料的S-N曲线，其中S是应力幅度，N是循环数。如果已知特定材料的S-N曲线方程，可以通过/>直接估计/>。

利用上述计算得到的和/>，结合修正因子/>和环境调节系数/>和/>，计算疲劳寿命/>：

；

其中，和/>是从材料的疲劳测试中得到的系数，通过实验室测试材料样本获得；α通常是基于经验估算的修正因子，考虑了特定施工环境对材料性能的影响；/>是一个常数，代表基线疲劳寿命；/>和/>是基于环境监测数据得出的环境和操作参数。

首先通过传感器收集的数据计算出平均循环应力；

利用材料的S-N曲线确定疲劳循环数；

将和/>代入疲劳寿命预测公式中，结合修正因子和环境参数，得到最终的疲劳寿命/>。

请参阅图8，结构调整与维护策略的获取步骤具体为：

S421：定期监测结构的应力、变形和关键性能指标，利用传感器和数据采集系统收集数据，实时获取结构的健康状态；

S422：根据监测数据，使用改进后的结构调整与维护策略计算公式，设计出减少结构应力和延长使用寿命的策略，公式为：

；

其中，表示策略性能评分，/>是第/>个性能指标的当前值，/>是性能指标的权重，是与第/>个性能指标关联维护行为参数，/>是行为参数的权重，/>是行为参数的调整系数。

通过结构的监测系统，定期收集数据，例如应力级别，变形尺寸/>等。

假设有两个主要性能指标：应力和变形/>。/>

根据历史数据和专家经验，对每个性能指标的影响进行评估，例如，应力的权重，变形的权重/>

设定权重值，比如，/>。

确定与每个性能指标相关的维护行动，如针对应力的维护行动/>（例如加固频率），针对变形/>的维护行动/>（例如检查周期）。

假设针对应力的维护行动天一次，针对变形的维护行动/>天一次。

根据维护行为的影响程度分配权重，如加固频率比检查周期/>有更高的权重，设定/>，/>。

设定调整系数来平衡行为参数对总策略性能的影响，例如/>。

计算策略性能评分，步骤如下：

为每个性能指标计算其贡献：

；

；

例如，对于应力：

对于变形：

；

将所有性能指标的贡献加总并乘以总体调整系数（设定为/>）：

；

一种基于有限元仿真的移动模架施工监测系统，一种基于有限元仿真的移动模架施工监测系统用于执行上述一种基于有限元仿真的移动模架施工监测方法，系统包括：

数据采集模块在移动模架的承重部位和关键连接点安装监测设备，采集移动模架的实时应变数据和加速度信号，对信号进行幅值和频率分析，筛选代表性的数据，得到初步监测数据；

结构模拟模块基于初步监测数据，使用有限元软件进行结构模拟，调整材料模型和加载条件，模拟差异化工作状态下的结构响应，记录模拟的应力和位移数据，生成动态响应模拟结果；

疲劳分析模块基于动态响应模拟结果，分析移动模架的应力集中区域和潜在疲劳裂纹起始点，结合材料疲劳数据预测寿命，评估关键结构元素的疲劳损伤，生成疲劳寿命预测分析结果；

风险评估模块基于疲劳寿命预测分析结果，评估施工期间的风险和模架移动策略，调整施工计划以减少结构应力，优化移动模式和频率，生成结构调整与维护策略；

策略实施模块根据结构调整与维护策略，在施工现场实施调整措施，监测调整后模架的实际响应，验证策略的实际效果，得到策略执行效果报告。

以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于有限元仿真的移动模架施工监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

基于施工现场的布局，安装应力监测点在移动模架的承重部位和关键连接点，采集实时应变数据和加速度信号，进行信号的幅值和频率分析，并筛选代表性数据，生成实时监测数据；

基于所述实时监测数据，采用有限元软件进行移动模架的结构模拟，调整材料模型和加载条件模拟差异化工作状态下的结构响应，记录模拟的应力和位移数据，生成动态响应模拟结果；

利用所述动态响应模拟结果，分析移动模架多部件的应力集中区域和潜在疲劳裂纹起始点，结合材料的疲劳数据进行寿命预测，评估关键结构元素的疲劳损伤，得到疲劳寿命预测分析结果；

根据所述疲劳寿命预测分析结果，评估施工期间的风险和模架移动策略，调整施工计划减少结构应力，优化移动模式和频率，生成结构调整与维护策略。

2.根据权利要求1所述的一种基于有限元仿真的移动模架施工监测方法，其特征在于，所述实时监测数据包括应变指标、加速度指标、频率特性，所述动态响应模拟结果包括应力数据图、位移数据图、应力分布视图，所述疲劳寿命预测分析结果包括损伤评级指数、寿命估计指数、裂纹监测点，所述结构调整与维护策略包括调度优化方案、动态调整方案、预防性维护计划。

3.根据权利要求1所述的一种基于有限元仿真的移动模架施工监测方法，其特征在于，所述实时应变数据采集步骤具体为：

在移动模架的承重部位和关键连接点安装应力监测点，收集应变传感器和加速度传感器发送的信号，信号表征结构在外力作用下的即时变形和动态响应；

从收集到的应变信号中提取幅值信息，幅值作为应变的直接表示，通过计算信号的峰值来获得应变的最大值，峰值应变值通过公式获得：

；

其中，表示时间点/>的应变信号，/>是基于历史数据设定的平均值加权因子，/>是基于波动性的标准差调节因子；

将计算得到的峰值应变与历史数据的阈值进行比较，通过判断逻辑确定是否超过预设的安全应变极限，若超过，则发出警报信号，阈值判定表达式为：

；

其中是预设的安全应变阈值，/>为示性函数，当/>为真时，表示应变超标，需要采取对应措施。

4.根据权利要求1所述的一种基于有限元仿真的移动模架施工监测方法，其特征在于，所述加速度信号的幅值和频率分析步骤具体为：

利用安装在关键连接点的加速度传感器收集的加速度信号，捕捉结构在外力作用下的振动特性；

对加速度信号进行频率分析，提取信号的关键频率成分，关键频率通过快速傅里叶变换公式得到：

；

其中，表示时间点/>的加速度信号，FFT表示对信号进行的快速傅里叶变换，/>是根据信号的平均能量分布设定的加权因子，增强关键频率成分的识别；

计算得到的关键频率与历史频率数据进行对比，通过选择逻辑确定是否存在异常振动，逻辑公式为：

；

其中正常频率范围是基于历史振动数据定义的频率区间，为示性函数，当/>为真时，表示监测到的频率预示结构的异常状态，需要迭代分析或采取措施。

5.根据权利要求1所述的一种基于有限元仿真的移动模架施工监测方法，其特征在于，所述实时监测数据的获取步骤具体为：

将筛选的代表性数据点整合成数据集，数据集反映整个监测周期内最关键的信息；

应用数据整合公式，计算代表性数据集的整体特征，包括数据平均值、标准差的计算，反映结构的状态：

；

其中，表示代表性数据点，/>是代表性数据点的数量，/>是标准差的调节因子，/>表示数据点集合的标准差；

将计算得到的数据结果与结构健康监测的标准指标进行对比，通过选择逻辑判定结构的健康状态，逻辑公式为：

；

其中是预设的健康监测阈值，/>为示性函数，当/>为真时，表明结构处于健康状态，否则需要检查或干预。

6.根据权利要求1所述的一种基于有限元仿真的移动模架施工监测方法，其特征在于，所述动态响应模拟结果的获取步骤具体为：

在有限元软件中设置移动模架的几何尺寸和材料属性，根据实时监测数据调整载荷条件，条件包括差异化的工作状态下的力和环境因素包括温度和压力，反映实际工况；

使用有限元软件进行结构响应的模拟，调整材料模型匹配差异化的应力反应，加载条件模拟实时监测数据所反映的工作状态；

在模拟过程中，记录产生的应力和位移数据，通过以下公式计算数据：

应力数据计算公式：

；

其中，是材料的弹性模量，/>是应变量，/>表示应变随时间的变化率，/>是调节时间依赖行为的系数；

位移数据计算公式：

；

其中，表示在时间/>的速度，/>是温度变化，/>是材料的热膨胀系数；

整合计算得到的应力和位移数据，生成动态响应模拟结果，评估模架在差异化工作状态下的性能和安全性。

7.根据权利要求1所述的一种基于有限元仿真的移动模架施工监测方法，其特征在于，所述疲劳寿命预测分析结果的获取步骤具体为：

利用动态响应模拟结果，针对应力和位移数据，识别移动模架中的高应力区域和潜在的疲劳裂纹起始点，通过应力分布图分析完成，集中于应力超过材料疲劳极限的区域；

根据材料的S-N曲线（应力-寿命曲线），将应力集中区域的应力水平与疲劳数据对比，使用以下公式来预测多关键结构元素的疲劳寿命：

；

其中，是循环应力幅度，/>和/>是材料的疲劳参数；

评估多关键结构元素在预测工作周期内的累积疲劳损伤，评估包括计算疲劳损伤指数，计算公式为：

；

其中，是第/>次循环对应的预测寿命，/>是循环次数；

将以上计算和评估整合，形成对移动模架多部件的疲劳寿命预测结果。

8.根据权利要求1所述的一种基于有限元仿真的移动模架施工监测方法，其特征在于，所述施工期间的风险获取步骤具体为：

识别施工期间影响结构安全和完整性的关键风险因素，包括施工速度、负载变化和外部环境因素，将因素定量化，以便进行迭代分析；

结合识别的风险因素，采用风险评估模型计算总体风险等级，模型参照多因素的相互作用和独立影响，风险评估公式为：

；

其中，是风险等级，/>是第/>个风险因素的量化值，/>是对应的影响系数，/>是复合风险影响系数，/>是第/>个环境或操作条件的量化值，/>是环境或操作条件的权重，/>是风险加权指数。

9.根据权利要求1所述的一种基于有限元仿真的移动模架施工监测方法，其特征在于，所述结构调整与维护策略的获取步骤具体为：

定期监测结构的应力、变形和关键性能指标，利用传感器和数据采集系统收集数据，实时获取结构的健康状态；

根据监测数据，使用改进后的结构调整与维护策略计算公式，设计出减少结构应力和延长使用寿命的策略，公式为：

；

其中，表示策略性能评分，/>是第/>个性能指标的当前值，/>是性能指标的权重，/>是与第/>个性能指标关联维护行为参数，/>是行为参数的权重，/>是行为参数的调整系数。

10.一种基于有限元仿真的移动模架施工监测系统，其特征在于，根据权利要求1-9任一项所述的一种基于有限元仿真的移动模架施工监测方法，所述系统包括：

数据采集模块在移动模架的承重部位和关键连接点安装监测设备，采集移动模架的实时应变数据和加速度信号，对信号进行幅值和频率分析，筛选代表性的数据，得到初步监测数据；

结构模拟模块基于所述初步监测数据，使用有限元软件进行结构模拟，调整材料模型和加载条件，模拟差异化工作状态下的结构响应，记录模拟的应力和位移数据，生成动态响应模拟结果；

疲劳分析模块基于所述动态响应模拟结果，分析移动模架的应力集中区域和潜在疲劳裂纹起始点，结合材料疲劳数据预测寿命，评估关键结构元素的疲劳损伤，生成疲劳寿命预测分析结果；

风险评估模块基于所述疲劳寿命预测分析结果，评估施工期间的风险和模架移动策略，调整施工计划以减少结构应力，优化移动模式和频率，生成结构调整与维护策略；

策略实施模块根据所述结构调整与维护策略，在施工现场实施调整措施，监测调整后模架的实际响应，验证策略的实际效果，得到策略执行效果报告。