提出了一套结构状态智能模拟技术,融结构分析方法和计算机技术为一体,主要将信息处理智能方法应用到结构状态的模拟及可视化中,并结合了混合编程技术、可视化技术、基于 XML的接口技术、软构件技术及工程数据库技术等,提出了智能可视化的概念。研究了两种基于灰色系统的改进的小样本数据可视化预测模型,并以基于 XML可视化接口为基础,应用智能模拟技术,建立结构状态智能模拟环境的基本骨架。
### 结构状态智能模拟技术研究
#### 摘要与背景
本文提出了一种结构状态智能模拟技术，这项技术融合了结构分析方法和先进的计算机技术，旨在通过智能信息处理手段来提升结构状态模拟的准确性和可视化程度。考虑到土木工程结构具有强烈的个性特点（如可统计性差、影响因素多等）和高度的综合性（涉及力学分析、环境、交通等多种因素），传统的信息处理方法已经难以满足当前多样性的需求。因此，开发一种结构状态智能模拟技术变得尤为重要，这对结构分析优化、项目施工管理及结构健康监测具有深远意义和实用价值。
#### 关键技术介绍
- **信息处理智能方法**：这是智能模拟技术的核心之一，能够帮助处理结构状态模拟中的数据，提供更为精准的分析结果。
- **混合编程技术**：通过多种编程语言和技术的结合，增强系统的灵活性和适应性。
- **可视化技术**：用于直观展示结构状态，帮助用户更轻松地理解和分析结构变化。
- **基于XML的接口技术**：提供标准化的数据交换格式，便于不同软件系统之间的数据共享。
- **软构件技术**：有助于构建模块化、可复用的系统组件，加快软件开发速度。
- **工程数据库技术**：高效管理结构分析中产生的大量数据。
#### 智能可视化
- **可视化中的智能技术**：针对数据不准确、错误、无法重新测试等问题，通过引入智能处理手段（如模糊逻辑、人工智能算法等）来提高数据质量和模拟准确性。
- **三维重构**：利用现有数据和智能算法恢复结构的三维模型，对于缺失或损坏的部分尤其有用。
- **数据的知识化处理**：将原始数据转化为有意义的信息或知识，便于决策支持。
#### 小样本数据可视化预测模型
文章中提到了两种改进的小样本数据可视化预测模型：
1. **GRBF静态预测模型**：这是一种结合了径向基函数（RBF）神经网络和GM(0,N)灰色静态模型的预测方法。RBF神经网络因其良好的非线性逼近能力和避免局部最优解的特点而被选中；GM(0,N)模型则适用于参数之间存在线性关系的情形。这两种方法的结合可以有效地处理小样本数据下的预测问题，尤其是在同一时间点上的多参数预测场景中表现出色。
2. **灰色系统理论的应用**：灰色系统理论是另一种重要的小样本数据分析方法，特别适用于处理数据量少、不确定性高的情况。通过调整模型参数，可以优化预测效果，提高预测精度。
#### 总结
结构状态智能模拟技术通过整合多种先进技术（包括信息处理智能方法、可视化技术等），为土木工程领域提供了一种全新的解决方案。这项技术不仅能够改善结构状态的模拟准确性，还能提高模拟过程的可视化水平，从而有助于结构分析优化、项目施工管理等方面的工作。特别是对于小样本数据预测模型的研究，更是为解决实际工程问题提供了有力的支持。未来，随着更多新技术的发展，结构状态智能模拟技术有望得到进一步完善和发展，为土木工程带来更多的创新成果。
