[01926426]钢管混凝土叠合构件撞击位移时程图卷积预测方法
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技术详细介绍
本专利提出了一种基于图卷积神经网络（ GCN） 的钢管混凝土叠合构件撞击位移时程 预测方法 ， 旨在解决现有技术中数值模拟效率低、计算精度有限的问题。针对钢管混凝土叠合构 件在横向撞击荷载下的复杂位移时程响应 ，该方法利用图卷积神经网络模型 ，通过构建图结构来 挖掘不同时间节点与影响参数之间的耦合关系 ，精准预测构件的位移变化。本技术采用的图卷积 神经网络具备对非结构化数据的处理能力 ，可高效提取影响参数与位移曲线之间的复杂映射关系 ， 实现精确、稳定、高效的位移时程预测 ，替代传统数值仿真 ，极大地提升了预测精度与效率。通 过该方法 ，能够帮助工程师快速、科学地评估钢管混凝土叠合构件在极端撞击条件下的性能表现。
产业化前景 ：该技术广泛适用于桥梁、高层建筑等重要结构的安全评估和预测 ，有效保障建筑 物的安全性 ， 同时为结构设计与优化提供科学依据。在实际工程中的应用 ，不仅为相关产业带来 了效益 ，还通过创新技术推动了结构工程领域的进步 ，能够为建筑行业提供高效、智能的解决方 案 ，推动结构设计和安全管理的智能化转型。