一种模型训练、桥梁物理场确定方法、装置、设备及介质与流程

本申请涉及计算机，尤其涉及一种模型训练、桥梁物理场确定方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、桥梁在长期服役过程中，受环境侵蚀、材料老化等因素影响，结构性能不可避免地会发生退化。对桥梁结构进行持续、准确的状态评估，是保障交通安全和结构安全的重要课题。桥梁结构健康监测系统主要依靠在桥梁关键截面布设离散传感器获取局部状态数据。

2、然而，受限于经济成本、安装条件等因素，能够在桥梁上布设的传感器数量较为有限，通常仅能覆盖结构的关键截面或代表性位置，难以从稀疏的局部观测数据中重构出桥梁全域的物理场。

技术实现思路

1、为克服相关技术中存在的问题，本申请提供了一种模型训练、桥梁物理场确定方法、装置、设备及介质。

2、根据本申请任一实施例的第一方面，提供了一种模型训练方法，所述方法包括：

3、获取桥梁的结构拓扑信息、以及通过所述桥梁上的传感器采集的传感数据；

4、基于所述传感数据与所述结构拓扑信息，生成用于表征所述桥梁的结构控制信息的特征向量；

5、构建从随机先验分布至目标物理场分布的目标演化路径，并确定所述目标演化路径对应的条件向量场；其中，所述目标演化路径为在时间维度上从所述随机先验分布向所述目标物理场分布演化的路径，所述条件向量场用于表征从所述随机先验分布向所述目标物理场分布演化的导向信息；

6、以所述特征向量为条件输入，以所述条件向量场为监督信号，对预测模型进行训练。

7、根据本申请任一实施例的第二方面，提供了一种桥梁物理场确定方法，所述方法包括：

8、获取桥梁的结构拓扑信息、以及通过所述桥梁上的传感器采集的传感数据；

9、基于所述传感数据与所述结构拓扑信息，生成特征向量；

10、以所述特征向量为条件约束，将随机噪声向量输入至采用任一实施例所述方法训练的预测模型；

11、对所述预测模型输出的演化方向信息进行积分推演，得到桥梁物理场。

12、根据本申请任一实施例的第三方面，提供了一种模型训练装置，所述装置包括：

13、第一获取模块，获取桥梁的结构拓扑信息、以及通过所述桥梁上的传感器采集的传感数据；

14、第一生成模块，用于基于所述传感数据与所述结构拓扑信息，生成用于表征所述桥梁的结构控制信息的特征向量；

15、确定模块，用于构建从随机先验分布至目标物理场分布的目标演化路径，并确定所述目标演化路径对应的条件向量场；其中，所述目标演化路径为在时间维度上从所述随机先验分布向所述目标物理场分布演化的路径，所述条件向量场用于表征从所述随机先验分布向所述目标物理场分布演化的导向信息；

16、训练模块，用于以所述特征向量为条件输入，以所述条件向量场为监督信号，对预测模型进行训练。

17、根据本申请任一实施例的第四方面，提供了一种桥梁物理场确定装置，所述装置包括：

18、第二获取模块，用于获取桥梁的结构拓扑信息、以及通过所述桥梁上的传感器采集的传感数据；

19、第二生成模块，用于基于所述传感数据与所述结构拓扑信息，生成特征向量；

20、输入模块，用于以所述特征向量为条件约束，将随机噪声向量输入至采用任一实施例所述方法训练的预测模型；

21、积分模块，用于对所述预测模型输出的演化方向信息进行积分推演，得到桥梁物理场。

22、根据本申请任一实施例的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现任一实施例所述的方法。

23、根据本申请任一实施例的第六方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现任一实施例所述的方法。

24、根据本申请任一实施例的第七方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现任一实施例所述的方法。

25、本申请提供的技术方案可以包括以下有益效果：

26、根据上述实施例可知，通过获取桥梁的结构拓扑信息、以及通过桥梁上的传感器采集的传感数据，基于传感数据与结构拓扑信息，生成特征向量，使得特征向量承载有桥梁结构的传力路径和刚度分布信息，构建从随机先验分布至目标物理场分布的目标演化路径，并确定目标演化路径对应的条件向量场，以特征向量为条件输入，以条件向量场为监督信号，对预测模型进行训练，使得预测模型能够在结构控制信息的约束下学习到从噪声到全域桥梁物理场的演化规律，通过预测模型能够从稀疏的局部观测数据中高保真重构出全域桥梁物理场。

27、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述传感数据与所述结构拓扑信息，生成用于表征所述桥梁的结构控制信息的特征向量，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述节点与所述节点的邻域节点的特征进行聚合，得到所述节点的空间特征，包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述提取所述传感数据的时序特征，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建从随机先验分布至目标物理场分布的目标演化路径，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标演化路径对应的条件向量场，包括：

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标演化路径对应的条件向量场，包括：

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以所述特征向量为条件输入，以所述条件向量场为监督信号，对所述预测模型进行训练，包括：

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在所述获取所述预测模型输出的演化方向信息之后，所述方法还包括：

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述物理约束损失包括以下至少一项：

11.一种桥梁物理场确定方法，其特征在于，所述方法包括：

12.一种模型训练装置，其特征在于，所述装置包括：

13.一种桥梁物理场确定装置，其特征在于，所述装置包括：

14.一种计算机程序产品，其上存储有计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如权利要求1-10中任一所述的模型训练方法或权利要求11所述的桥梁物理场确定方法。

15.一种电子设备，其特征在于，包括：

16.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，该指令被处理器执行时实现如权利要求1-10中任一所述的模型训练方法或权利要求11所述的桥梁物理场确定方法。