CN116804534B - 一种连续梁桥施工用工艺辅助测定方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种连续梁桥施工用工艺辅助测定方法，在传统光学测量的基础上，进一步提供一种统合型的控制框架，通过元胞自动机、卡尔曼滤波、支持向量机和遗传算法的配合，可以实现对连续梁桥施工过程中的垂度扰度问题进行更准确和实时的监测与预测；一、实时监测和预警能力：通过元胞自动机模型和相关算法的运用，可以实时对桥梁的变形状态进行监测和分析。这种实时监测能力使得问题可以在早期被发现和识别，从而及时采取相应的措施进行修复或维护，以防止潜在的安全风险。二、自动化数据处理和分析：通过卡尔曼滤波、支持向量机和遗传算法等算法的应用，可以对测量数据进行自动化的处理和分析。

Description

一种连续梁桥施工用工艺辅助测定方法

技术领域

本发明涉及连续梁桥技术领域，特别涉及一种连续梁桥施工用工艺辅助测定方法。

背景技术

连续梁桥是一种桥梁结构，其特点是在跨越河流、道路或其他地形障碍时具有连续的跨度施工结构。由于其设计跨度较大，连续梁桥在施工过程中常常会面临垂度扰度问题。

垂度扰度是指由于连续梁桥在施工过程中，因施工段暂未施工完成，部分施工段悬浮于空中而底部无支撑结构的状态下，因其自重和施工荷载等因素导致的桥梁在施工过程中产生的变形，主要表现为梁的垂直位移和倾斜。这种变形会对桥梁的结构稳定性和使用安全性产生负面影响。

为了检测和监测连续梁桥施工过程中的垂度扰度问题，现有的技术的解决方式通常是采用连续光学仪器在施工过程中进行定期测量，并将数据反馈至施工决策人员作为参考，并进一步确定修复与维护决策。这些光学仪器可以在不同的施工时间段对桥梁进行测量，获取变形数据，并通过分析和比对来判断桥梁的稳定性和变形情况。

然而，现有技术中采用连续光学仪器进行测量存在一些缺点。因连续梁桥的体积大、跨度大，该方法需要在不同时间段及不同的施工段对桥梁进行多次测量，但光学测量只能提供离散的测量数据，对于桥梁变形的连续监测有一定的限制。此外，仅仅依靠光学测量无法提供即时的变形状态估计，限制了对桥梁变形过程的实时监测能力。

为此，提出一种连续梁桥施工用工艺辅助测定方法。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例希望提供一种连续梁桥施工用工艺辅助测定方法，以解决或缓解现有技术中存在的技术问题，即离散的测量数据存在一定的限制，并对此至少提供一种有益的选择；

本发明实施例的技术方案是这样实现的：

第一方面

一种连续梁桥施工用工艺辅助测定方法，在传统光学测量的基础上，进一步提供一种统合型的控制框架，通过元胞自动机、卡尔曼滤波、支持向量机和遗传算法的配合，可以实现对连续梁桥施工过程中的垂度扰度问题进行更准确和实时的监测与预测。这个综合算法结合了桥梁行为和变形情况的元胞状态更新规则，利用卡尔曼滤波对局部变形状态进行估计，通过支持向量机进行异常检测，并通过遗传算法优化线形控制策略，以减小变形量并提高结构稳定性。

上述的测定方法的逻辑如下：

STEP1:在桥梁上布置多个测点，并使用多个光学仪器同时进行测量，获取桥梁不同位置的变形数据。

在上述的实施方式中，为了对连续梁桥的垂度扰度问题进行监测，需要在桥梁上布置多个测点，并使用光学仪器进行测量。这些测点覆盖了桥梁的不同位置，可以获取到桥梁在施工过程中的变形数据。

需要指出的是，通过在桥梁上布置多个测点，并使用多个光学仪器进行测量，可以获取到桥梁不同位置的变形数据。这些光学仪器可以通过光学传感器等技术手段对桥梁进行测量，获取到位移、倾斜和挠度等变形数据。

STEP2:创建一个元胞自动机模型，其中每个元胞代表桥梁的一个位置。

在上述的实施方式中，为了对桥梁的行为和变形情况进行建模和分析，需要创建一个元胞自动机模型，其中每个元胞代表桥梁的一个位置。

需要指出的是，元胞自动机是一种基于离散空间和时间的建模方法，其中每个元胞表示***的一个局部状态。在这个步骤中，本发明将桥梁划分为若干个位置，每个位置对应一个元胞。元胞之间通过邻居关系进行交互和状态更新。

STEP3:根据桥梁的行为和变形情况，结合元胞的位置、邻居元胞的状态、材料特性和外部负载的因素，通过线性函数描述元胞的状态更新规则。

在上述的实施方式中，为了准确描述桥梁元胞的状态更新规则，需要考虑桥梁的行为和变形情况，以及元胞位置、邻居元胞的状态、材料特性和外部负载等因素。

需要指出的是，在元胞自动机模型中，每个元胞的状态更新规则是通过考虑桥梁的行为和变形情况，并结合元胞的位置、邻居元胞的状态、材料特性和外部负载等因素，使用线性函数来描述的。

CellState(t+1)＝f(CellState(t),NeighborStates(t),BridgeProperties,ExternalLoad)

其中，CellState(t)表示元胞在时刻t的状态，NeighborStates(t)表示邻居元胞在时刻t的状态，BridgeProperties表示桥梁的材料特性，ExternalLoad表示外部负载。函数f表示线性函数关系，用于计算元胞在下一个时刻的状态。

STEP4:对于每个元胞：将桥梁的局部变形状态定义为卡尔曼滤波的问题，对测量数据进行滤波并获得桥梁变形状态测定。

在上述的实施方式中，为了对桥梁的局部变形状态进行测定，需要将局部变形状态定义为卡尔曼滤波的问题，并对测量数据进行滤波处理。

需要指出的是，卡尔曼滤波是一种用于估计***状态的滤波方法，通过融合***的动态模型和测量数据，可以得到对***状态的最优估计。在这个步骤中，对于每个元胞，将桥梁的局部变形状态定义为卡尔曼滤波的问题，并使用测量数据进行滤波处理，得到桥梁的变形状态测定。

卡尔曼滤波算法公式可以表示为：

StateEstimation(t+1)＝A*StateEstimation(t)+B*ControlInput(t)

MeasurementEstimation(t)＝C*StateEstimation(t)

KalmanGain(t)＝P(t)*C^T*(C*P(t)*C^T+R)^(-1)

StateEstimation(t+1)

＝StateEstimation(t)+KalmanGain(t)*(Measurement(t)-MeasurementEstimation(t))

P(t+1)＝(I-KalmanGain(t)*C)*P(t)

其中，StateEstimation(t)表示在时刻t的状态估计，Measurement(t)表示在时刻t的测量值，A和B是状态转移矩阵，C是测量矩阵，ControlInput(t)是控制输入，P(t)是状态协方差矩阵，R是测量噪声协方差矩阵，I是单位矩阵。

STEP5:对于每个元胞：使用滤波后的数据，结合使用支持向量机将测点的位置、形状和材料特性信息作为特征向量；识别和检测桥梁变形中的异常情况。

在上述的实施方式中，为了识别和检测桥梁变形中的异常情况，需要使用滤波后的数据，并结合使用支持向量机来进行异常检测，利用测点的位置、形状和材料特性信息作为特征向量进行分类。

需要指出的是，支持向量机是一种机器学习算法，可以用于分类和回归问题。在这个步骤中，对于每个元胞，使用滤波后的数据作为输入，将测点的位置、形状和材料特性信息作为特征向量，通过训练支持向量机模型，可以对桥梁的变形情况进行分类，识别和检测异常情况。

STEP6:对于每个元胞：使用滤波后的数据，结合定义桥梁线形控制策略问题，使用遗传算法来搜索最优解，遗传算法通过循环迭代，寻找最优线形控制策略。

在上述的实施方式中，为了确定桥梁的最优线形控制策略，需要使用滤波后的数据，并结合遗传算法进行搜索，以找到最优解。

需要指出的是，遗传算法是一种优化算法，通过模拟自然界的进化过程，通过选择、交叉和变异等操作，不断优化问题的解。在这个步骤中，对于每个元胞，使用滤波后的数据作为输入，结合定义的桥梁线形控制策略问题，使用遗传算法来搜索最优解，通过循环迭代的方式逐渐优化线形控制策略，以达到最优的桥梁形态。

第二方面

一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器、与所述处理器耦接的存储器，所述存储器中存储有程序指令，所述程序指令被所述处理器执行时，使所述处理器执行如上述所述的测定方法。

该计算机设备是一种用于执行上述STEP1～6测定方法的设备。它包括以下主要组件：

(1)处理器：计算机设备配备了一种处理器，用于执行指令并控制设备的操作。处理器负责执行后的STEP1～6测定方法中的算法，处理测量数据，进行状态更新、滤波、异常检测和优化控制等计算操作。

(2)存储器：计算机设备与处理器耦接的存储器用于存储程序指令和数据。存储器中存储了后的STEP1～6测定方法所需的程序指令，包括元胞自动机模型的创建、状态更新规则的定义、卡尔曼滤波的实现、支持向量机的训练和分类、遗传算法的搜索等。

(3)输入和输出接口：计算机设备还包括输入和输出接口，用于与外部设备进行数据交互。通过输入接口，测量数据可以输入到计算机设备中，供处理器进行处理。通过输出接口，计算机设备可以将处理结果输出到外部设备，如显示器或其他数据存储设备。

通过配备处理器和存储器，并执行所存储的程序指令，该计算机设备能够自动执行后的STEP1～6测定方法，实现桥梁变形的监测和控制。它提供了高效、准确、自动化的桥梁变形测定方案，并能根据实际需求进行灵活的参数设置和优化调整，帮助确保桥梁的结构安全性和运行稳定性。

第三方面

一种存储介质，存储有能够实现如上述所述的测定方法的程序指令。

该存储介质是一种用于存储能够实现后的STEP1～6测定方法的程序指令的介质。它可以是各种类型的非易失性存储器，如硬盘驱动器、固态硬盘、闪存驱动器等，或者是可编程存储器，如闪存芯片、EEPROM芯片等。

在该存储介质中，存储有经过编写和编译的程序指令，这些指令描述了后的STEP1～6测定方法中的各个步骤和算法。具体而言，存储介质中存储有元胞自动机模型的创建过程、元胞状态更新规则的定义、卡尔曼滤波的实现方法、支持向量机的训练和分类算法、遗传算法的搜索过程等。

通过将存储介质与计算机设备或其他可执行设备连接，程序指令可以从存储介质中读取，并由设备的处理器执行。这样，存储介质提供了一种便捷的方式，使得能够实现后的STEP1～6测定方法的程序指令能够被计算机设备或其他可执行设备识别和执行。

该存储介质的使用使得实施后的STEP1～6测定方法更加方便和灵活。通过更新存储介质中的程序指令，可以实现算法的改进和优化，以适应不同的桥梁监测需求和技术发展。同时，存储介质的可靠性和稳定性也能保证程序指令的安全存储和读取，以确保测定方法的可靠性和准确性。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

一、实时监测和预警能力：通过元胞自动机模型和相关算法的运用，可以实时对桥梁的变形状态进行监测和分析。这种实时监测能力使得问题可以在早期被发现和识别，从而及时采取相应的措施进行修复或维护，以防止潜在的安全风险。

二、自动化数据处理和分析：通过卡尔曼滤波、支持向量机和遗传算法等算法的应用，可以对测量数据进行自动化的处理和分析。这种自动化处理和分析的能力极大地提高了数据的利用效率和准确性，减少了人为干预的错误和主观性，提高了整体的数据处理效率。

三、故障检测和线形控制的优化：通过异常检测算法和遗传算法的应用，可以及时识别和检测桥梁变形中的异常情况，并采取相应的线形控制策略。这样可以提高桥梁的安全性和稳定性，优化线形控制策略，减少了人为因素和主观判断的影响。

四、全面性和准确性的测量：通过布置多个测点并使用多个光学仪器同时进行测量，可以获取桥梁不同位置的变形数据。这样的测量方法可以提供全面性和准确性的数据，更好地了解桥梁的变形情况。

与现有技术相比，本发明解决了传统技术的缺陷如下：

一、传统测量方法的局限性：传统方法往往只能采用有限的测点进行测量，导致无法全面了解桥梁的变形情况。而本发明的测量方法通过多点测量和多仪器协同工作，解决了这一缺陷，提供了更全面、准确的数据。

二、人工处理和分析的限制：传统方法需要人工对数据进行处理和分析，存在主观性和人为干预的问题。而本发明的数据处理和分析算法的应用，实现了自动化处理和分析，提高了数据的准确性和利用效率。

三、缺乏实时监测和预警能力：传统方法往往缺乏实时监测和预警能力，无法及时发现和识别桥梁变形的异常情况。而本发明的算法和模型的应用，实现了实时监测和预警，提高了安全性和维护效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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他的附图。

图1为本发明的工作流程的逻辑图；

图2为本发明的实施例七的控制程序示意图(第一部分)；

图3为本发明的实施例七的控制程序示意图(第二部分)。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制；

请参阅图1，本具体实施方式的内容如下：

STEP1:在桥梁上布置多个测点，并使用多个光学仪器同时进行测量，获取桥梁不同位置的变形数据。

在连续梁桥施工过程中，通过在桥梁上布置多个测点，并使用多个光学仪器进行测量，可以获得桥梁不同位置的变形数据。这些测量数据可以反映出桥梁在不同位置的位移、倾斜和挠度等变形情况。

STEP2:创建一个元胞自动机模型，其中每个元胞代表桥梁的一个位置。

为了对桥梁进行建模和分析，本具体实施方式创建一个元胞自动机模型，其中每个元胞代表桥梁的一个位置。通过将桥梁分成一系列的元胞，并对每个元胞进行状态的描述和更新，可以建立起一个全局的桥梁模型。

STEP3:根据桥梁的行为和变形情况，结合元胞的位置、邻居元胞的状态、材料特性和外部负载的因素，通过线性函数描述元胞的状态更新规则。

在元胞自动机模型中，本具体实施方式根据桥梁的行为和变形情况，结合元胞的位置、邻居元胞的状态、材料特性和外部负载等因素，通过线性函数描述元胞的状态更新规则。这样可以在每次迭代中，根据桥梁当前的状态和外部因素来更新每个元胞的状态。

STEP4:对于每个元胞：将桥梁的局部变形状态定义为卡尔曼滤波的问题，对测量数据进行滤波并获得桥梁变形状态测定。

针对每个元胞，本具体实施方式将桥梁的局部变形状态定义为卡尔曼滤波的问题。通过对测量数据进行滤波处理，可以获得桥梁的变形状态测定。卡尔曼滤波可以通过考虑过去测量数据和模型的预测来估计当前的桥梁变形状态，从而提高数据的准确性和稳定性。

STEP5:对于每个元胞：使用滤波后的数据，结合使用支持向量机将测点的位置、形状和材料特性信息作为特征向量；识别和检测桥梁变形中的异常情况。

对于每个元胞，本具体实施方式使用滤波后的数据，结合支持向量机(SVM)算法来进行异常情况的识别和检测。通过将测点的位置、形状和材料特性信息作为特征向量，本具体实施方式可以训练一个支持向量机模型，用于判断桥梁变形中是否存在异常情况。这可以帮助监测人员及时发现潜在的问题并采取相应的维护措施。

STEP6:对于每个元胞：使用滤波后的数据，结合定义桥梁线形控制策略问题，使用遗传算法来搜索最优解，遗传算法通过循环迭代，寻找最优线形控制策略。

针对每个元胞，本具体实施方式使用滤波后的数据，结合定义桥梁线形控制策略问题，采用遗传算法来搜索最优解。通过循环迭代的方式，遗传算法可以逐步优化桥梁的线形控制策略，以达到更好的结构稳定性和性能。遗传算法通过不断进化和选择优秀的线形控制策略，能够寻找到最优解，从而提高桥梁的整体性能。

通过以上步骤的应用，STEP1～6可以在连续梁桥施工中实现实时监测和预警，提高桥梁结构的安全性和维护效率。通过布置多个测点并使用光学仪器进行测量，结合元胞自动机模型和多种算法，能够准确捕捉桥梁的变形情况，并及时发现异常。同时，使用滤波、支持向量机和遗传算法等技术手段，能够提高数据处理的准确性和线形控制策略的优化效果。这样可以有效解决传统技术中存在的检测延迟、数据处理不准确以及线形控制策略的困难等问题，为连续梁桥施工提供更可靠的支持。

以上所述具体实施方式的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述具体实施方式中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

实施例一

为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。

在本实施例中，均基于上述具体实施方式所提供的一种连续梁桥施工用工艺辅助测定方法进行应用性推导说明及展示，其中：

STEP1:在桥梁上布置多个测点，并使用与测点数量对应的光学仪器同时进行测量：

1.1在桥梁上选择位置布置测点，每个测点的间距均匀分布；

1.2配置光学仪器，同时对测点进行测量；

1.3使用光学仪器对各个测点进行测量，得到测点的状态数据。

在本实施例中，该步骤的目的是在连续梁桥施工中，布置多个测点并使用光学仪器进行测量，以获取桥梁不同位置的变形数据。通过这些测点的布置和测量，可以实时监测桥梁的位移、倾斜和挠度等变形情况，从而及时发现潜在问题，保证施工过程的安全性和质量。

在本实施例中，该步骤的原理是在桥梁上选择位置布置测点，通常会考虑桥梁的结构特点和施工需求，以确保测点的代表性和有效性。通常采用均匀分布的方式，在桥梁的关键部位或具有代表性的区域选择测点位置。

在本实施例中，其具体的操作步骤如下：

a.在桥梁上选择位置布置测点，确保覆盖关键部位或具有代表性的区域。

b.配置与测点数量对应的光学仪器，确保每个测点都能被光学仪器同时测量到。光学仪器可以采用激光测距仪、全站仪等设备，具有高精度和高效率的测量能力。

c.使用光学仪器对各个测点进行测量，获取测点的状态数据。通过光学测量技术，可以获得测点的位移、倾斜和挠度等变形信息。测量数据可以以数字形式记录，用于后续的数据处理和分析。

可以理解的是，在本实施例中，通过在连续梁桥施工过程中布置多个测点并使用光学仪器进行测量，可以实现以下功能：

(1)实时监测：通过多个测点的布置和光学仪器的同时测量，能够实时获取桥梁不同位置的变形数据，及时了解桥梁的变形情况。

(2)变形分析：通过测点的状态数据，可以分析桥梁的位移、倾斜和挠度等变形情况，了解桥梁结构的变化趋势和特点。

(3)异常检测：通过对测点数据的比对和分析，可以发现桥梁变形中的异常情况，如超过预定范围的变形量或速率，以便及时采取措施进行修复或调整。

(4)质量控制：通过测点数据的采集和监测，可以评估桥梁施工的质量，及时发现和纠正施工中的问题，保证桥梁的安全性和稳定性。

以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

实施例二

为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。

在本实施例衔接至实施例一：

STEP2:元胞自动机初始化：

2.1初始化元胞自动机的网格结构，将每个测点作为一个元胞，并确定元胞之间的邻居关系；

2.2设置初始状态值、属性值：

对于每个测点i：

初始化状态：s_i＝0；

初始化光学仪器状态：S_i^k＝0，对所有的k；

元胞状态更新：

对于每个测点i：计算邻居测点的状态和属性：

N_i＝{S_j,P_j}

其中j为i的邻居测点；

计算外部负载：L_i＝f(P_i)。

本实施例的目的是对元胞自动机进行初始化，包括初始化网格结构和确定元胞之间的邻居关系。同时，设置初始状态值和属性值，为后续的状态更新和属性计算做准备。

本实施例的操作流程如下：

a.初始化网格结构：将每个测点作为一个元胞，并按照一定的规则布置在桥梁上，形成网格结构。网格结构可以是二维或三维的，取决于桥梁的几何形状和需要监测的维度。具体来说，如果要检测桥面等“面形式”的桥梁结构，则选用二维即可。如果要检测桥墩等“体形式”的桥梁机构，则选用三维即可。但是无论选用二维或三维，其原理是相同的。

b.确定元胞之间的邻居关系：根据网格结构，确定每个元胞的邻居元胞，通常是与其相邻的元胞。邻居关系的确定可以根据元胞之间的空间距离或相对位置来定义。

在本实施例中，其上述算法公式的逻辑如下：

a.初始化状态值和属性值：

初始化状态：将每个元胞的状态S_i初始化为0，表示初始状态。

初始化光学仪器状态：对于每个测点i，将其对应的光学仪器状态S_i^k初始化为0，其中k表示光学仪器的编号。

b.元胞状态更新：对于每个测点i，根据其邻居测点的状态和属性，计算其自身的状态更新。

邻居状态和属性：使用N_i表示测点i的邻居集合，其中每个邻居测点j的状态和属性表示为S_j和P_j。

外部负载计算：根据测点i的属性P_i，通过函数f(P_i)计算得到外部负载L_i。

该步骤的功能是初始化元胞自动机，为后续的状态更新和属性计算提供初始值。具体功能包括：

(1)网格结构初始化：通过将测点作为元胞并确定邻居关系，构建起连续梁桥的元胞自动机模型，为后续的状态更新提供基础。

(2)状态值和属性值初始化：通过设置初始状态值和属性值，为元胞的状态更新和属性计算提供初始条件。

(3)邻居状态和属性计算：根据元胞之间的邻居关系，获取邻居元胞的状态和属性信息，作为状态更新和属性计算的参考。

(4)外部负载计算：根据元胞的属性信息，通过函数f(P_i)计算得到外部负载，用于模拟外部影响对元胞状态的影响。

通过STEP2的执行，可以为后续的步骤提供准确的初始状态和属性信息，为连续梁桥施工的变形监测和控制提供基础。

示例性的：假设有一个连续梁桥，桥上有6个测点，编号为1到6。本实施例将使用元胞自动机来模拟这个场景。

步骤1：初始化网格结构和邻居关系：

在该步骤中初始化桥上测点的网格结构，并确定每个测点的邻居关系。因实施例一所记载的内容可得知，设测点之间的间距相等，邻居关系如下：

步骤2：设置初始状态值和属性值：

在该步骤中为每个测点设置初始状态值和属性值。

假设初始状态值(S)和属性值(P)如下：

测点编号	初始状态值(S)	初始属性值(P)
			1	0	1
2	0	2
			3	0	3
4	0	4
			5	0	5
6	0	6

步骤3：元胞状态更新：

在该步骤中计算每个测点的状态更新。设元胞状态更新规则如下(使用线性函数)：

S_i＝a*S_j+b*P_j

其中，a和b为常数。设a＝0.5，b＝0.2。元胞状态更新结果如下：

元胞模拟图示例：

测点编号	更新状态值(S)	邻居状态值(S_j)	邻居属性值(P_j)
				1	0.2	0	1
2	0.8	0.2	2
				3	1.4	0.8	3
4	2.2	1.4	4
				5	3.2	2.2	5
6	4	3.2	6

在该示例中，本实施例展示了每个测点的状态值和属性值，以及通过元胞状态更新规则计算得到的状态更新值。

以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

实施例三

为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。

在本实施例衔接至实施例二：

STEP3、元胞状态更新规则：

S_i(t)＝α*S_i(t-1)+β*∑(S_j(t-1)*w_ij)+j_i+δ*F_i

其中，S_i(t)为元胞i在时刻t的状态值；

S_j(t-1)为邻居元胞j在时刻t-1的状态值；

w_ij为邻居关系权重；

M_i为元胞i的材料特性；

F_i为外部负载；

α、β、γ、δ为权重系数；

设定元胞收敛条件的阈值：ε。

本实施例的目的是更新连续梁桥中每个元胞的状态值，以反映其与邻居元胞、材料特性和外部负载的相互作用。通过应用元胞状态更新规则，可以模拟桥梁在不同时刻的变形情况，进而进行变形预测和控制。

本实施例中，连续梁桥施工时每个元胞代表桥梁的一个位置，元胞状态更新规则基于该位置的邻居元胞的状态、邻居关系权重、材料特性和外部负载。通过调整权重系数，可以控制不同因素对元胞状态的影响程度，从而更精确地描述桥梁的行为和变形情况。

具体的，在元胞状态更新规则中，算法公式的逻辑如下：

第一项(α*S_i(t-1))表示元胞自身状态的保持，通过乘以权重系数α，保留上一时刻的状态值。

第二项(β*∑(S_j(t-1)*w_ij))表示邻居元胞对当前元胞状态的影响，通过与邻居元胞的状态值(乘以权重系数β)相加，考虑了邻居元胞的贡献。

第三项(γ*M_i)表示元胞的材料特性对状态的影响，通过乘以材料特性系数γ，考虑了材料的刚性和弹性等因素。

第四项(δ*F_i)表示外部负载对状态的影响，通过乘以外部负载系数δ，考虑了施工过程中的荷载情况。

该元胞状态更新规则综合了自身状态、邻居状态、材料特性和外部负载的影响，以更全面地描述元胞的状态变化。

进一步的，权重系数α、材料特性系数γ的刚性和弹性，以及外部负载系数δ的定义规则可以根据具体的工程需求和桥梁特性进行定义。

(1)权重系数α：

规则1：保持上一时刻的状态不变。α＝1。

规则2：逐渐衰减上一时刻的状态，以反映元胞状态的演化。α可以在0到1之间变化，例如，α随时间递减，表示元胞状态越来越受当前时刻状态的影响。

(2)材料特性系数γ：

规则1：弹性材料。γ＝1，表示材料特性对元胞状态有全面影响。

规则2：刚性材料。γ＝0，表示材料特性对元胞状态没有影响。

(3)外部负载系数δ：

规则1：均匀施加外部负载。δ＝1，表示外部负载对元胞状态有全面影响。

规则2：无外部负载。δ＝0，表示外部负载对元胞状态没有影响。

需要注意的是，具体的定义规则应根据实际工程情况和设计要求来确定。可以根据桥梁的材料特性、负载情况以及设计目标，或是加以结合建筑领域中通用的技术手册中所记载的材料特性，结合有限元模拟的形式，选择合适的系数值以满足特定的工程需求。

示例性的：设本实施例有一座由5个测点组成的连续梁桥，本实施例将按照以下步骤进行推导：

设选择了以下参数值：

邻居关系权重w_ij:

w_12＝0.5

w_23＝0.8

w_34＝0.6

w_45＝0.7

其他邻居关系权重为0

材料特性M_i:

M_1＝1.2

M_2＝1.5

M_3＝1.0

M_4＝1.3

M_5＝1.1

外部负载F_i:

F_1＝2.0

F_2＝1.8

F_3＝1.5

F_4＝1.7

F_5＝1.6

权重系数α＝0.6,β＝0.4,γ＝0.8,δ＝0.2

收敛条件阈值ε＝0.001

初始化状态值：

S_1(0)＝0.0

S_2(0)＝0.0

S_3(0)＝0.0

S_4(0)＝0.0

S_5(0)＝0.0

根据元胞状态更新规则，计算元胞状态值：

迭代直到收敛：t＝1:

S_1(1)＝α*S_1(0)+β*(S_2(0)*w_12)+γ*M_1+δ*F_1

S_2(1)＝α*S_2(0)+β*(S_1(0)*w_21+S_3(0)*w_23)+γ*M_2+δ*F_2

S_3(1)＝α*S_3(0)+β*(S_2(0)*w_32+S_4(0)*w_34)+γ*M_3+δ*F_3

S_4(1)＝α*S_4(0)+γ*(S_3(0)*w_43+S_5(0)*w_45)+γ*M_4+δ*F_4

S_5(1)＝α*S_5(0)+β*(S_4(0)*w_54)+γ*M_5+δ*F_5

在表格中，每一列代表一个时刻，每一行代表一个测点元胞。初始状态S_i(0)均为0，然后根据公式进行迭代计算得到S_i(1)，再进行第二次迭代计算得到S_i(2)，依此类推。直到满足收敛条件，可以得到最终的状态值。

t＝2:

重复上述计算，直到满足收敛条件

验算过程：检查每个元胞状态值的变化，直到所有元胞的状态值变化不超过收敛条件阈值ε。如果满足条件，则停止迭代，否则继续迭代。

结果分析：根据迭代过程计算出的最终状态值，可以分析连续梁桥在不同测点处的状态。较大的状态值表示在该位置上存在较大的变形或应力，较小的状态值表示相对稳定。

本实施例功能在于根据元胞状态更新规则，更新连续梁桥中每个元胞的状态值。通过多次迭代应用该规则，可以模拟桥梁在不同时刻的变形过程，并获取桥梁不同位置的变形数据。这些数据可以用于变形预测、异常检测和线形控制等应用，从而提高连续梁桥施工的安全性和可靠性。

以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

实施例四

为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。

在本实施例衔接至实施例三：

STEP4:卡尔曼滤波与元胞自动机配合：

4.1定义问题状态向量：

X_i＝[d_i,theta_i,phi_i]

其中d_i为位移，theta_i为倾斜角度，phi_i为挠度；

4.2定义观测向量：

Z_i＝[M_i^k]

其中k为所有测点i的光学仪器数目；

4.3定义状态转移矩阵：F_i；

定义观测矩阵：H_i；

4.4定义过程噪声协方差矩阵：Q_i；

定义观测噪声协方差矩阵：R_i；

4.5定义初始状态估计向量：X_i(0)；

定义初始状态协方差矩阵：P_i(0)；

4.6进行卡尔曼滤波估计和预测：

4.6.1预测：

X_i(t)＝F_i*X_i(t-1)P_i(t)＝F_i*P_i(t-1)*F_i^T+Q_i

4.6.2更新：

K_i(t)＝P_i(t)*H_i^T*(H_i*P_i(t)*H_i^T+R_i)^-1

X_i(t)＝X_i(t)+K_i(t)*(Z_i-H_i*X_i(t))

P_i(t)＝(I-K_i(t)*H_i)*P_i(t)

4.7得到桥梁局部变形状态的估计值：X_i(t)。

在本实施例中，主要的原理是预测桥梁的局部变形状态，包括位移、倾斜角度和挠度，通过与元胞自动机结合，实现对连续梁桥施工中的变形行为进行动态监测和控制。

进一步的，卡尔曼滤波是一种递归的、最优的状态估计算法，它利用线性动态模型和线性观测模型对状态进行预测和更新。在连续梁桥施工中，通过定义状态向量和观测向量，并结合状态转移矩阵、观测矩阵、噪声协方差矩阵以及初始状态估计向量和协方差矩阵，可以利用卡尔曼滤波对桥梁的局部变形状态进行估计和预测。

在本实施例中，其原理包括：定义问题状态向量X_i，其中包括位移、倾斜角度和挠度的信息，以便描述桥梁的局部变形状态。

定义观测向量Z_i，包括测点的光学仪器测量值，用于观测和更新状态向量。

定义状态转移矩阵F_i和观测矩阵H_i，用于描述状态向量和观测向量之间的关系。具体的定义规则可以根据桥梁的物理特性和运动方程进行确定。例如可以使用基于弹性力学理论的有限元方法来建立状态转移矩阵，将上一时刻的状态向量映射到当前时刻的状态向量。

定义过程噪声协方差矩阵Q_i和观测噪声协方差矩阵R_i，用于描述状态转移和观测过程中的噪声。过程噪声协方差矩阵描述了桥梁局部变形状态在状态转移过程中由于外部因素引起的不确定性和噪声。具体的定义规则可以根据实际场景和测量误差的统计特性进行确定。

定义初始状态估计向量X_i(0)和初始状态协方差矩阵P_i(0)，用于初始化状态估计和预测。初始状态估计向量表示在开始时刻对桥梁局部变形状态的初始估计。具体的定义规则根据历史数据来确定。初始状态估计向量可以作为桥梁的初始条件，提供一组合理的初始估计值。

根据卡尔曼滤波的估计和预测步骤，进行状态预测和更新：

预测步骤：根据状态转移矩阵和噪声协方差矩阵，对上一时刻的状态进行预测。

更新步骤：通过观测矩阵、噪声协方差矩阵和预测的状态，对状态进行更新，得到更准确的状态估计值。

最终得到桥梁局部变形状态的估计值X_i(t)，表示桥梁在不同测点处的位移、倾斜角度和挠度，具体的：

(1)桥梁局部变形状态的估计值X_i(t)由状态向量X_i的三个分量组成，分别表示梁在不同测点处的位移、倾斜角度和挠度。

(2)具体表示方式可以根据具体的测量方法和测点布置来确定。例如，位移可以通过测量点的水平和竖直位移来表示，倾斜角度可以通过测量点的倾斜角度来表示，挠度可以通过测量点的挠度值来表示。

可以理解的是，在本具体实施方式中，STEP4将卡尔曼滤波算法与元胞自动机相结合，通过对测点的观测数据进行状态估计和预测，提供了一种精确的方法来监测和控制连续梁桥施工中的局部变形行为。

通过将卡尔曼滤波应用于连续梁桥施工中，可以实时地对桥梁的位移、倾斜角度和挠度等参数进行估计，提供准确的变形监测信息，有助于预测桥梁的变形趋势和及时采取措施进行调整和修复。同时对于本实施例而言，上述定义规则和表示方式是一般性的，具体在连续梁桥施工中的应用需要根据实际情况进行具体的定义和选择。

示例性的：设本实施例有一个施工中的连续梁桥，当前桥梁由三个测点组成，每个测点的状态向量为：

X_i＝[d_i,theta_i,phi_i]

其中d_i表示位移，theta_i表示倾斜角度，phi_i表示挠度。本实施例希望使用卡尔曼滤波与元胞自动机配合的方法，根据测点的光学仪器观测值来估计桥梁局部变形的状态：

定义问题状态向量：

X_i＝[d_i,theta_i,phi_i]

其中i表示测点的索引。

定义观测向量：

Z_i＝[M_i^k]

其中k表示测点i的光学仪器数目，M_i^k表示光学仪器测量得到的力矩值。

定义状态转移矩阵：F_i是一个单位矩阵，因为本实施例的状态向量在单位时间内不发生变化。

定义观测矩阵：H_i是一个单位矩阵，因为本实施例的测量值直接对应于状态向量的各个分量。

定义过程噪声协方差矩阵：Q_i是一个对角矩阵，每个元素表示对应状态分量的过程噪声方差。设本实施例的连续梁桥的位移和倾斜角度的过程噪声方差相等，而挠度的过程噪声方差稍大一些。

其中q_d,q_theta,q_phi分别表示位移、倾斜角度和挠度的过程噪声方差。

定义观测噪声协方差矩阵：R_i是一个对角矩阵，每个元素表示对应观测分量的噪声方差。设本实施例连续梁桥施工中的光学仪器的测量误差在每个测点上是独立且方差相等的。

其中r_1,r_2,...,r_k分别表示测点i的光学仪器测量误差的方差。

定义初始状态估计向量和初始状态协方差矩阵：设在开始时刻，本实施例对桥梁局部变形状态没有先验信息，因此初始状态估计向量可以设为零向量，初始状态协方差矩阵可以设为一个较大的对角矩阵：

X_i(0)＝[0,0,0]

初始状态估计向量被设为零向量，表示在开始时刻对桥梁局部变形状态没有先验信息。

初始状态协方差矩阵P_i(0)：

P1、进行卡尔曼滤波估计和预测：

根据状态转移矩阵F_i和上一时刻的状态估计X_i(t-1)，预测当前时刻的状态估计X_i(t)。根据状态转移矩阵F_i和上一时刻的状态协方差矩阵P_i(t-1)，预测当前时刻的状态协方差矩阵P_i(t)。

P2、更新步骤：

根据观测矩阵H_i、观测噪声协方差矩阵R_i和预测的状态估计X_i(t)，计算卡尔曼增益K_i(t)。

根据卡尔曼增益K_i(t)、观测值Z_i和预测的状态估计X_i(t)，更新当前时刻的状态估计X_i(t)。根据卡尔曼增益K_i(t)、观测矩阵H_i和预测的状态协方差矩阵P_i(t)，更新当前时刻的状态协方差矩阵P_i(t)。

P3、得到桥梁局部变形状态的估计值：

桥梁局部变形状态的估计值X_i(t)即为更新后的状态估计向量，其中每个分量对应测点处的位移、倾斜角度和挠度。

以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

实施例五

为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。

在本实施例衔接至实施例四：

STEP5:支持向量机与元胞自动机配合；

5.1定义支持向量机的训练数据集：

D＝{(x_i,y_i)}

其中x_i为特征向量，y_i为标签；

5.2定义特征向量：

x_i＝[p_i,s_i,m_i]

其中p_i为测点位置，s_i为测点形状，m_i为测点材料特性；

5.3训练支持向量机模型，得到分类器：

C＝f(D)

5.4预测测点状态：y_i＝C(x_i)。

目的：

通过支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对训练数据集进行训练，得到一个分类器。利用支持向量机分类器对测点的状态进行预测，以实现对桥梁局部变形状态的监测和预测。

在本实施例中，SVM通过在特征空间中构建一个超平面来进行数据分类，以找到最优的判决边界。SVM的训练过程通过找到支持向量(样本点离分类超平面最近的点)来确定分类器的参数，从而实现对未知数据的分类。

本实施例的操作步骤如下：

P1、定义支持向量机的训练数据集D，其中每个样本由特征向量x_i和标签y_i组成。

P2、特征向量x_i包含测点位置p_i、测点形状s_i和测点材料特性m_i。

P3、利用训练数据集D进行支持向量机的训练，得到一个分类器C。

P4、对于新的测点，通过将其特征向量x_i输入分类器C，可以预测其状态y_i。

P5、预测的状态值可以用于监测和预测连续梁桥在不同测点处的位移、倾斜角度和挠度等变形状态。

需要指出的是：

(1)特征向量x_i：

测点位置p_i：测点在连续梁桥结构中的具***置，用坐标或相对位置表示。

测点形状s_i：测点周围的曲率、斜率结构形状特征。

测点材料特性m_i：测点所在部位的材料特性，包括材料的弹性模量或密度。

(2)标签y_i：

标签表示测点的状态，通常是针对特定问题的分类或回归结果。

可以使用分类标签来表示测点的状态为正常、有微小变形或存在严重变形等级别。也可以使用回归标签来表示测点的具体变形数值，如位移、倾斜角度或挠度的数值。对于本实施例而言，上述定义规则和表示方式是一般性的，具体在连续梁桥施工中的应用需要根据实际情况进行具体的定义和选择。

在本实施例中，可以理解的是，支持向量机作为一种强大的分类器，可以通过对训练数据集的学习，对新的测点进行状态预测。结合元胞自动机的框架，支持向量机可以用于对桥梁局部变形状态进行实时监测和预测。支持向量机可以根据不同测点的特征向量进行分类，将测点划分为不同的状态类别，从而更好地理解桥梁的变形情况。

进一步的，本实施例与实施例四中：在元胞自动机的框架下，STEP4中的卡尔曼滤波用于对桥梁局部变形状态进行估计和预测。STEP5中的支持向量机配合元胞自动机，通过训练数据集和特征向量进行状态预测，提供更全面的信息。

支持向量机的预测结果可以作为STEP4中卡尔曼滤波的观测值，用于更新状态估计和协方差矩阵。综合使用STEP4和STEP5，可以通过元胞自动机的迭代更新和支持向量机的状态预测，更准确地监测和预测连续梁桥的变形状态。

进一步的，在连续梁桥施工中，STEP5可以根据测点的位置、形状和材料特性等特征，训练支持向量机模型，得到一个分类器。然后，通过输入新的测点的特征向量，支持向量机分类器可以预测测点的状态，例如位移、倾斜角度和挠度。这样，可以在桥梁施工过程中实时监测和预测桥梁的局部变形状态，为工程师和监测人员提供重要的信息，以便及时采取必要的措施进行调整和修复。

示例性的：

设本实施例要使用支持向量机与元胞自动机配合来预测连续梁桥不同测点处的状态(正常、微小变形、严重变形)。当前收集了一些测点的位置、形状和材料特性数据，并相应地进行了标记，形成训练数据集。

训练数据集D:

x_1＝[p_1,s_1,m_1],y_1＝正常

x_2＝[p_2,s_2,m_2],y_2＝微小变形

x_3＝[p_3,s_3,m_3],y_3＝正常

...

x_n＝[p_n,s_n,m_n],y_n＝严重变形

步骤5.1：定义支持向量机的训练数据集：

收集到了一组训练数据集D，其中每个样本包含一个特征向量x_i和对应的标签y_i。

步骤5.2：定义特征向量：

特征向量x_i由测点位置p_i、测点形状s_i和测点材料特性m_i组成。

步骤5.3：训练支持向量机模型：

使用训练数据集D来训练支持向量机模型，得到一个分类器C。

步骤5.4：预测测点状态：

对于任意一个测点，可以将其特征向量x_i输入到支持向量机模型中，通过分类器C进行预测，得到测点的状态标签y_i。

通过上述步骤可以预测连续梁桥不同测点处的状态。

在与步骤4相结合的元胞自动机框架中，步骤5的目的是利用支持向量机模型来对测点的状态进行预测，将预测结果作为元胞自动机模型的输入，进一步改变元胞状态，从而反映梁桥的局部变形情况。步骤4中的卡尔曼滤波与元胞自动机配合可以提供对梁桥状态的估计和预测，而步骤5中的支持向量机与元胞自动机配合可以根据特征向量预测测点的状态。两者相辅相成，相互作用，从而使整个模拟***更加全面和准确。

以下是一个示例性的元胞模拟图，展示了连续梁桥中多个测点的状态预测结果：

测点	状态
		1	正常
2	微小变形
		3	正常
4	严重变形

在该示例中，通过支持向量机模型对连续梁桥的测点进行预测，可以得到不同测点处的状态信息。这些预测结果可以进一步应用于步骤4中的卡尔曼滤波与元胞自动机配合，用于梁桥状态的估计和预测。总结起来，步骤5的支持向量机与元胞自动机配合的目的是通过支持向量机模型预测测点的状态，并将预测结果用于元胞自动机模型的输入，进一步模拟和预测连续梁桥的变形状态。这两个步骤相辅相成，相互作用，可以提高模拟***的准确性和可靠性。

以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

实施例六

为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。

在本实施例衔接至实施例五：

STEP6:遗传算法与元胞自动机配合：

6.1定义遗传算法的个体表示：

G_i＝[w_i,h_i,m_i]

其中w_i为梁桥的宽度，h_i为梁桥的高度，m_i为梁桥的材料特性；

6.2定义适应度函数：

F(G_i)

6.3初始化种群：

P(0)＝{G_i(0)}

其中i为元胞编号；

6.4进化过程：

6.4.1选择操作：使用适应度函数选择优秀的个体；

6.4.2交叉操作：通过交叉操作产生新的个体；

6.4.3变异操作：对个体进行变异操作；

6.4.4更新种群：根据选择、交叉和变异操作得到新的种群；

6.4.5判断收敛条件：根据收敛条件判断是否终止进化；

6.4.6输出结果：输出进化过程中的最优个体作为最优桥梁设计。

在本实施例中，通过遗传算法与元胞自动机的配合，实现连续梁桥的优化设计。通过遗传算法的进化过程，搜索潜在的优秀桥梁设计个体，进而得到最优的桥梁设计方案。

在本实施例中，遗传算法是一种模拟自然界进化过程的优化算法。它通过模拟生物遗传学中的选择、交叉和变异操作，逐代迭代地搜索解空间中的最优解。元胞自动机是一种基于局部相互作用规则的离散动力学模型，通过模拟元胞之间的状态演化，可以描述复杂***的动态行为。二者的结合按照如下步骤操作：

步骤6.1：定义遗传算法的个体表示：

个体表示为梁桥的宽度w_i、高度h_i和材料特性m_i。这些参数决定了梁桥的结构和性能。材料特性m_i包括：

(1)强度特性：包括材料的抗弯强度、抗压强度、抗拉强度等。这些特性描述了材料在受力情况下的承载能力。

(2)刚度特性：包括材料的弹性模量、剪切模量等。这些特性描述了材料在受力情况下的变形程度。

(3)稳定性特性：包括材料的稳定性、屈服强度、临界应力等。这些特性描述了材料在长期使用过程中的变化和稳定性。

(4)耐久性特性：包括材料的抗腐蚀性、抗疲劳性等。这些特性描述了材料在环境条件下的耐久性能。

具体的定义规则可以根据工程师的设计需求和材料的实际性能进行选择和确定，或是直接使用有限元进行仿真测定。根据梁桥的设计要求、结构类型和使用环境等因素，选择合适的材料，并根据材料的实验数据或厂家提供的技术规范来定义材料特性m_i的具体数值。

步骤6.2：定义适应度函数：

适应度函数F(G_i)评估每个个体的优劣程度。它可以根据设计要求和目标进行定义，比如考虑桥梁的结构强度、经济性等指标。

示例性的：F(G_i)考虑的是结构强度，那么它的定义规则如下：

P1、定义结构的受力情况：设考虑连续梁桥的弯矩受力情况，每个个体G_i可以表示为[w_i,h_i,m_i]，分别代表梁桥的宽度、高度和材料特性。

P2、计算结构的弯矩：根据连续梁桥的几何形状和加载条件，可以计算出各个测点的弯矩分布。

P3、计算结构的安全系数或破坏指标：基于计算得到的弯矩分布和材料的强度特性，可以采用适当的方法计算结构的安全系数或破坏指标。例如，可以使用弯矩与截面抗弯强度之间的比值来表示安全系数，或使用破坏准则(如极限弯矩)来判断破坏指标。

P4、定义适应度函数：适应度函数F(G_i)可以根据结构的安全系数或破坏指标进行定义。一般来说，适应度函数可以选择为安全系数的倒数，即：

F(G_i)＝1/安全系数

这样适应度函数值越大表示结构越安全。当然，适应度函数的具体定义方式可以根据实际需求进行调整。例如可以考虑其他结构性能指标(如刚度、振动特性等)以及多目标优化问题等。设计一个合适的适应度函数需要结合具体的工程要求和设计目标，并结合实际情况进行合理的权衡和调整。

步骤6.3：初始化种群：

初始化种群P(0)包含初始个体G_i(0)。种群中的个体代表了不同的梁桥设计方案。

步骤6.4：进化过程：

P1、选择操作：使用适应度函数选择适应度较高的个体，作为进行交叉和变异操作的父代个体。

P2、交叉操作：通过交叉操作产生新的个体。可以采用不同的交叉方式，如单点交叉、多点交叉等，将父代个体的基因信息组合形成新的个体，示例性的，采用单点交叉，其包括如下：

P2.1、随机选择两个父代个体进行交叉操作。

P2.2、在父代个体的染色体中选择一个交叉点(即一个基因位)。

P2.3、将交叉点之前的基因序列从一个父代个体复制到子代个体中。

P2.4、将交叉点之后的基因序列从另一个父代个体复制到子代个体中。

P2.5、生成两个子代个体，其中一个子代个体的基因序列是第一个父代个体的部分基因和第二个父代个体的部分基因的组合，另一个子代个体的基因序列是第二个父代个体的部分基因和第一个父代个体的部分基因的组合。

P3、变异操作：对个体进行变异操作引入一定的随机性。变异可以通过修改个体的某些基因值来实现，从而产生新的个体。

P4、更新种群：根据选择、交叉和变异操作得到新的种群，作为下一代的父代。

P5、判断收敛条件：根据收敛条件判断是否终止进化。收敛条件可以是达到预定的迭代次数、适应度达到一定阈值等。示例性的，采用迭代次数，包括：

P5.1、经验法则：根据问题的规模和复杂度，可以根据经验设定一个合理的迭代次数。这个设定可以基于先前的经验或类似问题的实践。

P5.2、收敛性分析：观察遗传算法的收敛性质，根据算法的收敛速度和停止条件的要求，设定迭代次数。可以根据种群适应度的变化情况来判断算法是否已经趋于稳定。

P5.3、自适应调整：通过动态调整迭代次数，使算法能够根据当前进化的状态自适应地决定何时终止。例如，可以设置一个收敛判断指标，当指标满足一定条件时终止算法。

P6、输出结果：输出进化过程中的最优个体作为最优桥梁设计。

在本实施例中，步骤6的遗传算法与元胞自动机配合，能够搜索连续梁桥的最优设计方案。遗传算法通过进化过程对设计空间进行搜索，通过选择、交叉和变异操作生成新的个体，逐步优化梁桥的设计。元胞自动机作为模拟桥梁行为的模型，可以通过遗传算法生成的最优个体，进行状态演化模拟，评估其性能和响应特性。

进一步的，实施例四的卡尔曼滤波与元胞自动机配合用于估计和预测梁桥的局部变形状态，提供状态信息用于优化设计。实施例五的支持向量机与元胞自动机配合用于预测测点的状态，提供状态信息用于优化设计。本实施例的遗传算法与元胞自动机配合通过优化设计个体的遗传操作和状态演化模拟，进一步搜索梁桥的最优设计方案。这三个步骤在元胞自动机的框架下相辅相成，相互作用，通过状态信息的反馈和优化设计的迭代，共同实现连续梁桥施工中的优化设计和状态预测的目标。

示例性的：

P1、定义问题和目标：设计一座连续梁桥，使得其在给定的外部负载条件下具有最小的变形和应力。

P2、准备初始种群：初始化一组梁桥的参数，包括宽度、高度和材料特性。这些参数构成了遗传算法的个体表示。

P3、计算适应度函数：根据当前梁桥的参数，使用元胞自动机模拟计算其变形和应力。将变形和应力作为适应度函数的评估指标，即适应度函数F(G_i)。

P4、选择操作：根据适应度函数的评估结果，选择优秀的个体作为父代个体。

P5、交叉操作：对选出的父代个体进行单点交叉操作，生成新的个体。

P6、变异操作：对新生成的个体进行变异操作，引入一定的随机性。

P7、更新种群：根据选择、交叉和变异操作得到新的种群。

P8、判断收敛条件：设定迭代次数或判断适应度函数的收敛情况，当满足收敛条件时终止进化。

P9、输出结果：输出进化过程中的最优个体作为最优桥梁设计。

在该场景中，步骤6中的遗传算法与元胞自动机相辅相成，相互作用，达到有益效果。元胞自动机模拟计算梁桥的变形和应力，提供了适应度函数的评估指标；而遗传算法则通过选择、交叉和变异操作对个体进行进化，搜索梁桥参数空间，以找到最优解。通过迭代的方式，遗传算法不断优化设计，而元胞自动机提供了快速评估设计的能力，使得优秀的个体能够在进化过程中得到保留和发展。

以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

实施例七

为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。

在本实施例衔接至实施例一至六：

本实施例提供了用于实施实施例一至六的硬件载体，包括两个方案：

方案一：一种计算机设备，计算机设备包括处理器、与处理器耦接的存储器，存储器中存储有程序指令，程序指令被处理器执行时，使处理器执行如上述的测定方法。

方案二：一种存储介质，存储有能够实现如上述的测定方法的程序指令。

该存储介质是一种用于存储能够实现后的STEP1～6测定方法的程序指令的介质。它可以是各种类型的非易失性存储器，如硬盘驱动器、固态硬盘、闪存驱动器等，或者是可编程存储器，如闪存芯片、EEPROM芯片等。

无论是方案一还是方案二，图2～3所展示的控制程序均可由上述方案进行执行并完成STEP1～6的方法步骤及其逻辑，其原理如下：

(1)initializePopulation():这个函数用于初始化种群，即生成初始的个体集合。具体的实现指代为涉及到随机生成个体的特征值、材料特性等，并将它们存储在适当的数据结构中。

(2)evaluateFitness():这个函数用于计算个体的适应度，即衡量个体在解决问题方面的优劣程度。具体的实现将根据问题的要求，计算每个个体的适应度值。在连续梁桥施工中，适应度函数可以考虑结构强度、振动特性等因素。

(3)stateEstimation():这个函数用于进行状态估计，根据测量数据和模型，对桥梁的局部变形状态进行估计。具体的实现指代为使用卡尔曼滤波等方法，结合测量数据和状态转移模型，更新状态估计值。

(4)trainSVM():这个函数用于训练支持向量机模型，以实现对测点状态的预测。具体的实现将使用支持向量机算法，基于已有的训练数据集，建立分类器模型。

(5)predictState():这个函数用于预测测点的状态，根据训练好的支持向量机模型，对新的测点数据进行分类预测。具体的实现将使用训练好的分类器模型，对测点的特征向量进行预测，得到相应的状态值。

(6)evolvePopulation():这个函数用于进行遗传算法的进化操作，即通过选择、交叉和变异等操作，生成新的个体，并更新种群。具体的实现将根据遗传算法的原理，对当前种群进行操作，生成新的个体集合。

(7)checkConvergence():这个函数用于判断进化过程是否达到收敛条件，即是否终止进化。具体的实现将根据问题的要求，设定收敛的判断标准，例如迭代次数达到上限或适应度值的变化不再显著等。

(8)outputResults():这个函数用于输出当前迭代的结果，包括当前迭代次数、种群信息、适应度值等。具体的实现将根据需要，将相关的信息输出到屏幕、文件或其他媒体中。

(9)outputBestIndividual():这个函数用于输出最优个体的结果，即进化过程中适应度值最好的个体。具体的实现将根据问题的要求，输出最优个体的特征值、材料特性等相关信息。

可以理解的是，本实施例所展示的控制程序为C++伪代码，该伪代码仅展示了上述STEP1～6的控制逻辑；任何采用其它汇编语言的程序在该伪代码所展示的逻辑前提下，均可进行平替。

以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

应用例一

为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用应用例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的应用例的限制。

在本应用例包括了具体实施方式及实施例一至七：

设本应用例要设计一座连续梁桥，桥梁的跨度为30米，总共有5个测点用于监测桥梁的变形状态。本应用例的目标是优化梁桥的宽度、高度和材料特性，以提高桥梁的结构强度和振动特性。

参数数值：

梁桥宽度范围：5m-10m

梁桥高度范围：10m-20m

材料特性范围：1000-5000

STEP1:初始化元胞自动机的状态向量设定本应用例初始时将梁桥的宽度设为7m，高度设为12m，材料特性设为3000。

STEP2:状态转移矩阵和过程噪声协方差矩阵在这个示例中，本应用例设定状态转移矩阵和过程噪声协方差矩阵如下：

状态转移矩阵A:

过程噪声协方差矩阵Q:

STEP3:状态估计向量X_i(t)的更新在每个时间步骤中，根据测点的测量数据和状态转移模型，更新状态估计向量X_i(t)。设定初始的状态估计向量为[000]，测点的测量数据为[123]。

STEP4:训练支持向量机模型：

使用训练数据集D，其中包括特征向量x_i和对应的标签y_i。设定本应用例采用了实施例五的方法，有以下训练数据：

D＝{([5101000],0)

([7123000],1)

([8152000],0)

([9184000],1)

([6111500],0)}

使用支持向量机算法对训练数据进行训练，并得到分类器C。

STEP5:预测测点状态：

根据训练好的支持向量机模型，对测点的特征向量进行预测，得到测点的状态。设定本应用例要预测的特征向量为[7123000]，则预测结果为：

y_i＝C([7123000])

STEP6:遗传算法优化设计：

使用遗传算法进行优化设计。

定义个体表示为：

G_i＝[w_i,h_i,m_i]

其中宽度w_i、高度h_i和材料特性m_i分别为个体的基因。定义适应度函数F(G_i)来评估个体的优劣。根据问题的具体要求，可以设计适应度函数，例如考虑梁桥的结构强度，使用结构分析方法计算适应度值。遗传算法包括选择操作、交叉操作、变异操作和种群更新，直到满足收敛条件。最终输出收敛过程中的最优个体作为最优桥梁设计。

以上所述应用例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

应用例二

为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用应用例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的应用例的限制。

本应用例基于应用例一的模拟场景，其中更进一步的：本应用例将引入两个恶性情况，对应用例一进行进一步的推导并展示其有效性：

(1)异常材料特性：设定在原有的材料特性范围内，其中一个测点的材料特性异常，远低于正常范围。其他参数保持不变。这将导致在STEP4中训练的支持向量机模型可能无法准确预测异常测点的状态。本应用例将看到在迭代过程中，通过STEP1～6的协同作用，***能否检测到异常测点并尽可能优化桥梁的设计以增强结构强度。

(2)极端变形状态：设定在连续梁桥施工过程中，发生了一个极端变形状态，超出了正常范围。这将导致在STEP3中的状态估计向量更新时，测量数据与模型的差异增大，可能导致状态估计的偏差。本应用例将观察到在迭代过程中，通过STEP1～6的协同作用，***能否及时检测到变形状态并采取相应的优化措施。

具体的：

P1、异常材料特性：设定在第3个测点处引入异常材料特性，其材料特性远低于正常范围。设定该测点的材料特性为[100,200,10]，而正常范围为[1000,2000,100]。其他参数保持不变。

P2、在STEP1～6的迭代过程中，***将通过协同作用来检测和优化这个异常情况。

P3、极端变形状态：设定在第5个测点处发生极端变形状态，位移超出了正常范围。设定该测点的位移为10，而正常范围为[-5,5]。其他参数保持不变。

P3、在STEP1～6的迭代过程中，***将通过协同作用来检测并采取相应的优化措施。下面是对上述模拟场景的完整推导和演示：

P3.1、初始化：设置连续梁桥的参数和测点布置，定义初始状态估计向量和协方差矩阵。

P3.2、迭代过程：重复执行以下步骤直到收敛或达到最大迭代次数：

a.采集测量数据：使用光学仪器对各测点进行测量，得到位移数据。

b.状态估计和预测：根据测量数据，使用卡尔曼滤波算法进行状态估计和预测，得到桥梁局部变形状态的估计值。

c.训练支持向量机模型：使用历史数据和当前状态估计值构建训练数据集，训练支持向量机模型。

d.预测测点状态：使用支持向量机模型预测各测点的状态。

e.异常检测和优化：对异常材料特性的测点进行检测，判断是否超出正常范围。若超出范围，则通过遗传算法优化桥梁的设计参数。

f.判断收敛条件：根据收敛条件判断是否终止迭代。

输出结果：输出迭代过程中的最优个体作为最优桥梁设计，展示连续梁桥的最终状态和优化结果。

通过引入异常材料特性和极端变形状态，本应用例可以观察到在STEP1～6的有效性，并展示了元胞自动机与卡尔曼滤波、支持向量机和遗传算法的协同作用。

以上所述应用例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (7)

1.一种连续梁桥施工用工艺辅助测定方法，其特征在于，包括如下步骤：

STEP1:在桥梁上布置多个测点，并使用多个光学仪器同时进行测量，获取桥梁不同位置的变形数据；

STEP2:创建一个元胞自动机模型，其中每个元胞代表桥梁的一个位置；

STEP3:根据桥梁的行为和变形情况，结合元胞的位置、邻居元胞的状态、材料特性和外部负载的因素，通过线性函数描述元胞的状态更新规则；

STEP4:对于每个元胞：将桥梁的局部变形状态定义为卡尔曼滤波的问题，对测量数据进行滤波并获得桥梁变形状态测定；卡尔曼滤波与元胞自动机配合：

4.1定义问题状态向量：

X_i＝[d_i,theta_i,phi_i]

其中d_i为位移，theta_i为倾斜角度，phi_i为挠度；

4.2定义观测向量：

Z_i＝[M_i^k]

其中k为所有测点i的光学仪器数目；M_i^k是光学仪器测量得到的力矩值；

4.3定义状态转移矩阵：F_i；

定义观测矩阵：H_i；

4.4定义过程噪声协方差矩阵：Q_i；

定义观测噪声协方差矩阵：R_i；

4.5定义初始状态估计向量：X_i(0)；

定义初始状态协方差矩阵：P_i(0)；

4.6进行卡尔曼滤波估计和预测：

4.6.1预测：

X_i(t)＝F_i*X_i(t-1)P_i(t)＝F_i*P_i(t-1)*F_i^T+Q_i

4.6.2更新：

K_i(t)＝P_i(t)*H_i^T*(H_i*P_i(t)*H_i^T+R_i)^-1

X_i(t)＝X_i(t)+K_i(t)*(Z_i-H_i*X_i(t))

P_i(t)＝(I-K_i(t)*H_i)*P_i(t)

K_i(t)是卡尔曼增益；I是单位矩阵；

4.7得到桥梁局部变形状态的估计值：X_i(t)；

STEP5:对于每个元胞：使用滤波后的数据，结合使用支持向量机将测点的位置、形状和材料特性信息作为特征向量；识别和检测桥梁变形中的异常情况；

STEP6:对于每个元胞：使用滤波后的数据，结合定义桥梁线形控制策略问题，使用遗传算法来搜索最优解，遗传算法通过循环迭代，寻找最优线形控制策略；

STEP6:遗传算法与元胞自动机配合：

6.1定义遗传算法的个体表示：

G_i＝[w_i,h_i,m_i]

其中w_i为梁桥的宽度，h_i为梁桥的高度，m_i为梁桥的材料特性；

6.2定义适应度函数：

F(G_i)

6.3初始化种群：

P(0)＝{G_i(0)}

其中i为元胞编号；

6.4进化过程：

6.4.1选择操作：使用适应度函数选择优秀的个体；

6.4.2交叉操作：通过交叉操作产生新的个体；

6.4.3变异操作：对个体进行变异操作；

6.4.4更新种群：根据选择、交叉和变异操作得到新的种群；

6.4.5判断收敛条件：根据收敛条件判断是否终止进化；

6.4.6输出结果：输出进化过程中的最优个体作为最优桥梁设计。

2.根据权利要求1所述的测定方法，其特征在于：

STEP1:在桥梁上布置多个测点，并使用与测点数量对应的光学仪器同时进行测量：

1.1在桥梁上选择位置布置测点，每个测点的间距均匀分布；

1.2配置光学仪器，同时对测点进行测量；

1.3使用光学仪器对各个测点进行测量，得到测点的状态数据。

3.根据权利要求1所述的测定方法，其特征在于：

STEP2:元胞自动机初始化：

2.1初始化元胞自动机的网格结构，将每个测点作为一个元胞，并确定元胞之间的邻居关系；

2.2设置初始状态值、属性值：

对于每个测点i：

初始化状态：S_i＝0；

初始化光学仪器状态：S_i^k＝0，对所有的k；

元胞状态更新：

对于每个测点i：计算邻居测点的状态和属性：N_i＝{S_j,P_j}

其中j为i的邻居测点；P_j是邻居测点j的属性；

计算外部负载：L_i＝f(P_i)；

P_i是测点i的属性。

4.根据权利要求3所述的测定方法，其特征在于：

STEP3、元胞状态更新规则：

S_i(t)＝α*S_i(t-1)+β*∑(S_j(t-1)*w_ij)+γ*M_i+δ*F_i

其中，S_i(t)为元胞i在时刻t的状态值；

S_j(t-1)为邻居元胞j在时刻t-1的状态值；

w_ij为邻居关系权重；

M_i为元胞i的材料特性；

F_i为外部负载；

α、β、γ、δ为权重系数；

设定元胞收敛条件的阈值：ε。

5.根据权利要求4所述的测定方法，其特征在于：

STEP5:支持向量机与元胞自动机配合；

5.1定义支持向量机的训练数据集：

D＝{(x_i,y_i)}

其中x_i为特征向量，y_i为标签；

5.2定义特征向量：

x_i＝[p_i,s_i,m_i]

其中p_i为测点位置，s_i为测点形状，m_i为测点材料特性；

5.3训练支持向量机模型，得到分类器：

C＝f(D)

5.4预测测点状态：y_i＝C(x_i)。

6.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器、与所述处理器耦接的存储器，所述存储器中存储有程序指令，所述程序指令被所述处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1-5中任一项权利要求所述的测定方法。

7.一种存储介质，其特征在于，存储有能够实现如权利要求1-5中任一项所述的测定方法的程序指令。