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**** Clean-only build of configuration Debug for project PCU_2.5 **** "D:\\CCS\\ccs\\utils\\bin\\gmake" -k -j 12 clean -O DEL /F "PCU_2.5.hex" "configPkg\linker.cmd" "configPkg\compiler.opt" "PCU_2.5.out" DEL /F "main.lst" "driverlib/adc.lst" "driverlib/asysctl.lst" "driverlib/can.lst" "driverlib/cla.lst" "driverlib/clapromcrc.lst" "driverlib/cmpss.lst" "driverlib/dcsm.lst" "driverlib/dma.lst" "driverlib/ecap.lst" "driverlib/epwm.lst" "driverlib/flash.lst" "driverlib/gpio.lst" "driverlib/hrpwm.lst" "driverlib/i2c.lst" "driverlib/interrupt.lst" "driverlib/lin.lst" "driverlib/memcfg.lst" "driverlib/pga.lst" "driverlib/pmbus.lst" "driverlib/sci.lst" "driverlib/sdfm.lst" "driverlib/spi.lst" "driverlib/sysctl.lst" "driverlib/version.lst" "driverlib/xbar.lst" "source/CNTL_2P2Z_F.lst" "source/CNTL_2P2Z_F_ASM.lst" "source/CNTL_PI_F.lst" "source/CNTL_QI_F.lst" "source/CNTL_SOGI_F.lst" "source/DSP28x_Flash_API.lst" "source/Hal_CpuTimer.lst" "source/Hal_Dma.lst" "source/SwDrv_Sci.lst" "so

时间: 2025-05-09 12:21:08 浏览: 52
<think>好的,用户现在遇到了在PCU_2.5项目的Debug配置下构建和清理的问题,涉及到gmake、XDCtools、ti.targets.C28_float和TMS320F280049C平台。我需要仔细分析之前的对话和用户当前的问题,提供系统级的解决方案。 首先回顾之前的回答,用户提到构建错误是“gmake: No rule to make target 'bts5k/test_branch/v28'”,我给出的解决方案包括验证路径、修正构建规则、处理路径格式、检查编译器兼容性、处理动态库链接和清理工程。现在用户的新问题可能仍然与这些方面相关,但更具体地涉及Debug配置的构建和清理。 用户这次的提问更明确地指出了项目名称和配置,可能之前的解决方案未能完全解决问题,或者出现了其他相关错误。需要确定用户是否执行了之前的步骤,例如检查路径是否存在、修正package.mak中的规则、处理环境变量等。如果用户已经尝试过这些步骤,但问题仍然存在,可能需要更深入的分析。 接下来,思考可能的错误点。构建和清理问题通常与Makefile规则、依赖项缺失、路径错误或工具链配置有关。特别是在使用XDCtools时,配置错误可能导致构建失败。ti.targets.C28_float目标平台和TMS320F280049C处理器的兼容性也需要检查,例如编译器版本是否支持该平台,Bios版本是否匹配。 另外,用户提到清理过程中也可能出现问题,这可能意味着make clean规则有问题,或者某些生成的文件无法被正确删除,比如权限问题或路径错误。需要检查Makefile中的clean目标是否正确地删除了所有中间文件和输出文件。 还需要考虑环境变量和工具路径是否正确设置,尤其是在Windows系统下,路径中的空格或反斜杠可能导致问题。用户是否在路径中使用了正确的斜杠,环境变量如XDC_PATH是否正确指向了所需的工具包。 此外,查看用户提供的构建日志(如果有的话)可以帮助定位具体的错误信息。例如,是否有未找到的文件、权限被拒绝、命令执行失败等。用户可能需要启用详细构建日志来获取更多信息。 可能的解决方案包括: 1. 重新检查所有文件路径,确保不存在拼写错误,并且路径中的目录确实存在。 2. 确保Makefile中的规则正确,特别是对于v28目录的生成规则。 3. 检查XDCtools的配置,确认xdcpath正确包含所需的包路径。 4. 验证编译器版本和Bios版本的兼容性,必要时更新工具链。 5. 清理工程时,手动删除残留文件,确保make clean规则正确。 6. 处理Windows路径格式问题,使用引号包裹含空格的路径,统一使用正斜杠。 7. 检查动态库链接是否正确,特别是跨平台或不同版本之间的兼容性。 还需要考虑用户是否在项目配置中正确指定了目标设备和浮点设置,例如TMS320F280049C是否支持ti.targets.C28_float,以及相关的编译选项是否正确。可能需要查看TI的官方文档,确认目标配置和编译器选项的兼容性。 最后,建议用户提供具体的构建错误信息,以便更精准地定位问题。如果用户尝试了上述步骤仍然失败,可能需要更详细的日志分析或逐步调试构建过程。</think>### **系统级解决方案:PCU_2.5 Debug构建与清理问题** --- #### **1. 构建失败诊断核心步骤** ##### **1.1 验证XDC工具链配置** - **问题定位**:XDCtools的`xdcpath`未正确包含`ti.platforms.tms320x28`或`ti.targets.C28_float`支持包。 - **操作步骤**: 1. 在`app.cfg`或`config.bld`中显式声明路径: ```javascript var xdcPath = [ "D:/CCS/bios_6_51_00_15/packages", "D:/CCS/ccs/tools/compiler/ti-cgt-c2000_22.6.0.LTS/include" ]; Build.addXdcPath(xdcPath); ``` 2. 检查`ti.targets.C28_float`兼容性: ```bash # 在XDC交互模式下验证目标支持 xs xdc.tools.configuro --target ti.targets.C28_float --platform ti.platforms.tms320x28:TMS320F280049C ``` 若报错“invalid platform”,需升级`bios_6_51_00_15`或安装补丁[^1]。 ##### **1.2 修复路径解析错误** - **问题定位**:Windows路径格式(反斜杠`\`或空格)导致`gmake`解析失败。 - **操作步骤**: 1. 在`package.mak`中强制使用Unix路径格式: ```makefile CCS_INSTALL_DIR := D:/CCS/ccs BIOS_DIR := D:/CCS/bios_6_51_00_15/packages ``` 2. 处理含空格路径(如`controlSUITE2_DMC Rev`): ```makefile # 使用双引号包裹路径 DEP_LIB := "$(CCS_INSTALL_DIR)/tools/controlSUITE2_DMC Rev/lib" ``` ##### **1.3 清理残留文件** - **问题定位**:`gmake clean`未正确清除中间文件(如`.obj`、`.deps`)。 - **操作步骤**: 1. 在`package.mak`中扩展`clean`目标: ```makefile clean: $(RM) -rf ./configPkg # 删除XDC生成的配置目录 $(RM) -f *.out *.map *.lst # 删除可执行文件与调试文件 $(RM) -f src/*.o src/*.d # 清理源码目录中间文件 ``` 2. 手动删除隐藏文件: ```bash # Windows需启用显示隐藏文件 del /s /q *.deps *.mak ``` --- #### **2. 关键配置修正** ##### **2.1 编译器选项兼容性** - **问题定位**:`ti-cgt-c2000_22.6.0.LTS`与`C28_float`目标的优化冲突。 - **操作步骤**: 1. 在`app.cfg`中禁用冲突优化: ```javascript var cFlags = [ "--float_support=fpu32", # 强制启用FPU支持 "--opt_level=0", # 禁用优化以兼容调试 "--advice:performance=off" # 关闭性能警告 ]; Build.targetArgs = " -c " + cFlags.join(" "); ``` ##### **2.2 动态库依赖修复** - **问题定位**:`sysbios.a28FP`或`Hwi_asm.s28`链接失败。 - **操作步骤**: 1. 检查`sysbios.a28FP`的生成规则: ```makefile # 在package.mak中显式声明库构建 sysbios.a28FP: $(BIOS_DIR)/ti/sysbios/family/c28/*.s28 $(ASM) $(ASMFLAGS) -fr=./ $^ $(AR) r $@ *.obj ``` 2. 若`Hwi_asm.s28`缺失,从TI官网下载`C2000Ware`并复制到`bios_6_51_00_15/packages/ti/sysbios/family/c28/`[^3]。 --- #### **3. 调试与验证** ##### **3.1 生成详细构建日志** - **操作步骤**: ```bash gmake all -j4 --debug=v 2>&1 | tee build.log ``` - 搜索日志中的`No rule to make target`或`undefined reference`。 - 示例关键错误: ``` gmake[1]: *** No rule to make target 'D:/CCS/bios_6_51_00_15/packages/ti/sysbios/family/c28/Hwi_disp_asm.s28', needed by 'sysbios.a28FP'. Stop. ``` 表示`Hwi_disp_asm.s28`文件缺失或路径错误。 ##### **3.2 验证平台与目标兼容性** - **操作步骤**: 1. 确认`TMS320F280049C`支持`C28_float`目标: ```javascript // 在app.cfg中检查设备配置 var Platform = xdc.useModule('ti.platforms.tms320x28.Platform'); Platform.deviceName = "TMS320F280049C"; Platform.includeFloatingPoint = true; // 必须为true ``` --- #### **4. 相关问题** 1. **如何修复`ti.targets.C28_float`未找到的错误?** - 安装`C2000Ware`并更新`bios_6_51_00_15`的FPU支持包[^3]。 2. **XDCtools报告`invalid platform`时如何解决?** - 在`config.bld`中指定完整平台路径: ```javascript var Platform = xdc.module('ti.platforms.tms320x28:TMS320F280049C'); ``` 3. **`gmake clean`后仍残留文件怎么办?** - 手动删除`Debug`和`Release`目录,并检查文件权限[^5]。 4. **如何优化大型工程的构建速度?** - 使用`-jN`并行编译(N=CPU核心数)和`ccache`缓存: ```makefile export CCACHE_DIR=/tmp/ccache CFLAGS += --ccache ``` --- 通过上述步骤可系统性解决构建与清理问题。若仍有异常,请提供`build.log`中首个报错的具体行号及上下文。
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[Hardware Event Log Number]: 34 Time: 2025-07-07 06:38:03(UTC+08:00) SMI Serial Number: 28 SMI Storm Beginning Number: 18 CE_SMI_Mask_FRU: CPU1(Socket_CPU2)_Uncore_MCA_Bank25 (IMC 3 Chan 0) CE_SMI_Mask_Times: 1'(Permanent_Mask_Threshold = 3) [Hardware Error Log Number]: 35 Time: 2025-07-07 06:38:03(UTC+08:00) Collect: BIOS(SMI) SMI Serial Number: 29 Collect Integrity: Validate(0X00) CPU: 0(Socket: CPU1) Core: 30 Thread: 72 Module: MCA Bank1(DCU) MCA Mode: CDC ----------------------- MCA REPORTING ERROR ----------------------- Error Type:Uncorrected Error-SRAR MCACODE: 0X0134 (Cache Errors: DRD.D.L0) MSCODE: 0X0010 (WBINVD Hitting Tag/Data Parity Error, ORxlat/ms Load Hitting Poisoned Data (coming from MLC)) Mci_Status: Bit(58)ADDRValid Bit(59)MISCValid Mci_Address: 0X63F6AA4D80[DIMM160] DCU generated an eMCA event ----------------------- MCA REGISTER DUMP ----------------------- MSR_MCG_CONTAIN: 0X0000000000000001 IA32_MCG_STATUS: 0X000000000000000B IA32_MCG_CAP: 0X000000000F000C1C ERROR_CONTROL: 0X0000000000000007 IA32_MCi_CTL: 0X0000000000000001 IA32_MCi_CTL2: 0X0000000540000001 IA32_MCi_STATUS: 0XBD80000000100134 IA32_MCi_ADDR: 0X00000063F6AA4D80 IA32_MCi_MISC: 0X0000000000000086 Thread_SMI_ERR_SRC: 0X00000002 CORE_SMI_ERR_SRC: 0X00000000 UNCORE_SMI_ERR_SRC: 0X00000000 IERRLOGGINGREG: 0X00000000 MCERRLOGGINGREG: 0X00000000 EMCA_CORE_CSMI_LOG: 0X00000000 EMCA_CORE_CSMI_LOG_CFG1: 0X00000000 EMCA_CORE_MSMI_LOG: 0X00000000 EMCA_CORE_MSMI_LOG_CFG1: 0X00000000 UBOXCSMI_THRES: 0X00000000 MCA_ERR_SRC_LOG: 0X00000000 NCEVENTS_CR_SMISRCLOG: 0X00000000 PCU_FIRST_IERR_TSC_LO_CFG: 0X00000000 PCU_FIRST_IERR_TSC_HI_CFG: 0X00000000 PCU_FIRST_MCERR_TSC_LO_CFG: 0X00000000 PCU_FIRST_MCERR_TSC_HI_CFG: 0X00000000

### 基于全局车流优化的高速公路硬路肩动态开放联控方案实现步骤 高速公路硬路肩动态开放方案是一种智能交通管理策略,旨在通过实时开放路肩(硬路肩)作为临时车道,缓解交通拥堵、提高通行效率。该方案基于全局车流优化,通过数据驱动和协同控制实现动态决策。以下是详细的实现步骤,包括数据采集、车流建模、协同控制和决策模型等关键技术环节。整个方案依赖于车路协同(V2X)技术,结合实时数据采集和优化算法,确保安全性和效率。参考相关高速公路示范项目,如延崇高速和京雄高速的车路协同系统,这些项目已展示了类似技术的应用潜力。 #### 1. **数据采集** 数据采集是方案的基础,涉及实时收集高速公路的多源交通数据,用于监测车流状态和预测需求。关键数据源包括: - **传感器数据**:部署在路侧的雷达、摄像头和线圈检测器,用于获取车辆速度、流量、密度和位置信息。例如,速度数据可表示为$v_i(t)$(第$i$辆车在时间$t$的速度)。 - **车载设备数据**:通过车联网(V2X)技术,从车辆收集GPS轨迹、加速度和车距数据,支持全局视图。 - **环境数据**:天气、光照和路面状况信息,影响路肩开放的安全性。 - **基础设施数据**:包括路段长度、坡度、出入口位置等,用于建模约束。 数据采集需高频率(如每秒更新)和高精度,确保实时性。参考延崇高速项目,其车路协同系统集成了多模态感知技术,实现了大规模数据融合。数据处理后存储在云端或边缘服务器,为后续建模提供输入。 #### 2. **车流建模** 车流建模基于采集的数据,构建数学描述车流行为的模型,用于预测拥堵和优化决策。核心模型包括: - **宏观模型**:使用Lighthill-Whitham-Richards (LWR) 方程描述车流密度$\rho(x,t)$和流量$q(x,t)$的关系: $$ \frac{\partial \rho}{\partial t} + \frac{\partial q}{\partial x} = 0 $$ 其中$q = \rho v$,$v$是平均速度。该模型预测路段拥堵演变。 - **微观模型**:如跟驰模型(Car-Following Model),描述个体车辆行为: $$ a_i(t) = f(v_i(t), \Delta x_i(t), \Delta v_i(t)) $$ 其中$a_i$是加速度,$\Delta x_i$是车距,$\Delta v_i$是相对速度。这些模型模拟车流动态,支持拥堵预测。 - **优化目标**:建模以最小化总旅行时间或最大化通行能力,例如目标函数为: $$ \min \sum_{t} \int_{0}^{L} \rho(x,t) \, dx $$ 其中$L$是路段长度。模型需结合历史数据和实时更新,精度依赖于数据质量。参考全球示范项目,车流建模常与自动驾驶技术集成,提升预测准确性。 #### 3. **协同控制** 协同控制涉及协调路侧设备、车辆和中心系统,实现路肩的动态开放和执行。关键环节包括: - **通信框架**:使用车路协同(V2X)协议(如DSRC或C-V2X),实现车辆与基础设施(V2I)的实时数据交换。例如,控制信号通过$ \text{V2I} $广播,确保所有参与者同步。 - **执行机制**:路侧单元(RSU)控制可变信息标志(VMS)和信号灯,动态开关路肩。当模型预测拥堵时,RSU发送开放指令;同时,车辆通过$ \text{ADAS} $系统接收指令,调整行驶策略。 - **安全机制**:集成碰撞避免算法,例如基于距离约束$ d_{\text{safe}} \geq v \cdot t_{\text{reaction}} $的实时监控,确保路肩开放时的安全间距。 协同控制需低延迟(<100ms)和高可靠性。参考京雄高速项目,其车路云一体化系统实现了多设备协同,优化了交通流。 #### 4. **决策模型** 决策模型基于车流建模输出,应用优化算法生成动态开放策略。核心步骤包括: - **优化问题**:将路肩开放建模为混合整数线性规划(MILP)问题: $$ \begin{aligned} \min & \quad c^T x \\ \text{s.t.} & \quad A x \leq b \\ & \quad x_j \in \{0,1\} \quad \text{(开放决策变量)} \end{aligned} $$ 其中$c$是成本向量(如拥堵成本),$A$和$b$是约束矩阵(基于安全阈值和流量上限)。 - **实时决策**:使用动态规划或强化学习算法,根据实时数据更新决策。例如,Q-learning算法学习最优策略: $$ Q(s,a) \leftarrow Q(s,a) + \alpha [r + \gamma \max_{a'} Q(s',a') - Q(s,a)] $$ 其中$s$是状态(如车流密度),$a$是动作(开放或关闭),$r$是奖励(如减少的延误)。 - **全局优化**:结合边缘计算和云计算,中心服务器协调多个路段,实现网络级优化。决策输出为控制指令,指导协同控制环节。 模型需在线运行,处理延迟是关键。参考自动驾驶论坛讨论的L3/L4技术,决策模型常集成AI以提升鲁棒性。 #### 其他关键技术环节 - **通信技术**:5G或专用短程通信(DSRC)确保低延迟数据传输。 - **边缘计算**:在路侧部署边缘节点,减少云端处理延迟。 - **安全与冗余**:包括故障检测机制和备份系统,防止误操作。 - **系统集成**:与现有交通管理系统(如ETC)融合,支持大规模部署。这些技术在车路协同示范项目中已得到验证,如杭绍甬高速的智慧改造。 总之,该方案通过数据采集、建模、控制和决策的闭环,实现高效、安全的硬路肩动态开放。参考行业实践,如2025年自动驾驶论坛的讨论,方案可结合端到端解决方案进一步提升。实施中需注意标准化和成本控制,以促进推广应用。以上是技术表述一;### **基于全局车流优化的高速公路硬路肩动态开放联控方案** --- #### **一、核心目标** 1. **全局拥堵最小化**:通过动态开放硬路肩平衡路网流量,避免局部优化导致下游拥堵。 2. **协同决策**:结合下一路段硬路肩状态及车流预测,防止开放后引发连锁拥堵。 3. **安全优先**:确保应急车辆通行权,符合法规要求。 --- ### **二、系统架构与多层级逻辑** #### **1. 数据感知层** - **智能锥桶集群**: - **功能**: - 实时检测本路段车流密度、速度(毫米波雷达+激光雷达)。 - 通过V2X与相邻路段锥桶共享数据(如下游500米处占有率)。 - **专利技术适配**: - 点云配准(专利CN 119846608 A)确保检测精度,剔除异常数据(如施工干扰)。 - **路侧设备**: - 激光雷达:全局扫描,识别合流冲突点。 - 气象传感器:检测雨雾天气,动态调整开放策略(如雨天缩短开放时长)。 #### **2. 决策优化层** - **全局优化逻辑**: - **输入**: - 当前路段车流(流量\(Q\)、速度\(v\)、密度\(ρ\))。 - 下游路段硬路肩状态(开放/关闭/不可用)。 - 预测模型输出(如未来5分钟车流变化)。 - **优化模型**: - **目标函数**: \[ \min \sum_{i=1}^{n} (w_1 \cdot \text{Congestion}_i + w_2 \cdot \text{EmergencyRisk}_i) \] - \( \text{Congestion}_i \):路段\(i\)的拥堵指数(基于密度与速度)。 - \( \text{EmergencyRisk}_i \):应急车道占用风险(专利中的匹配得分\(M\)校验)。 - **约束条件**: 1. 下游路段无硬路肩时,当前路段开放需确保车流可被主线吸收。 2. 开放后下游密度增量\( \Delta ρ < \text{阈值} \)(如15辆车/公里)。 - **动态信号控制**: - **红绿灯映射规则**: | **信号** | **硬路肩状态** | **联动动作** | |----------|-------------------------|---------------------------------------| | **绿灯** | 开放通行 | 锥桶移位,LED绿箭头,VMS提示“允许驶入” | | **黄灯** | 预关闭(清空) | 锥桶黄闪,上游匝道信号灯延长红灯 | | **红灯** | 关闭(仅应急) | 锥桶复位,电子围栏激活 | - **SCATS/SCOOT适配**: - **SCATS式占有率控制**: - 开放条件:\( ρ_{\text{当前}} > 80\% \) **且** \( ρ_{\text{下游}} < 60\% \)。 - **SCOOT式周期优化**: - 根据车流波速(\( v_{\text{wave}} = \frac{Q_{\text{in}} - Q_{\text{out}}}{ρ_{\text{in}} - ρ_{\text{out}}} \))调整开放时长。 #### **3. 执行与反馈层** - **智能锥桶执行**: - **开放阶段**: 1. AGV底盘横向移动1.5米扩展车道。 2. 激光雷达验证合流安全(专利中的方向激活值\(H_t\)校验)。 - **关闭阶段**: 1. 通过匹配得分\(M\)确认车辆清空。 2. 若检测到滞留车辆,联动路侧机器人牵引至应急区。 - **全局协同**: - 与相邻路段控制中心共享决策,避免“开放-关闭”振荡。 --- ### **三、关键技术创新** #### **1. 下游拥堵预防机制** - **逻辑**: - 若下游无硬路肩或\( ρ_{\text{下游}} > 70\% \),即使当前路段拥堵也不开放。 - **替代方案**:触发上游匝道管控(如匝道信号灯红灯限流)。 - **专利技术支撑**: - 多锥桶数据融合(专利中的传感器权重\(w_i\))提升下游检测可靠性。 #### **2. 动态优先级调整** - **应急车辆优先**: - 检测到救护车/消防车时,强制切换红灯并清空硬路肩(专利中的异常点剔除算法)。 - **货车限制**: - 摄像头识别货车,禁止其驶入硬路肩(避免低速阻塞)。 #### **3. 强化学习优化** - **模型训练**: - 历史数据训练DQN模型,优化开放时长与匝道控制策略。 - **实时决策**: - 输入当前车流状态,输出动作(开放/关闭/匝道调节)。 --- ### **四、应用案例** #### **场景:连续路段协同控制** 1. **检测**: - 当前路段(A)密度85%,下游路段(B)密度50%且有硬路肩。 2. **决策**: - 开放A段硬路肩,同步缩短B段绿灯时长(减少合流冲突)。 3. **执行**: - A段锥桶绿灯开放,B段锥桶黄灯预警。 4. **反馈**: - 监测B段密度,若10分钟内升至65%,则关闭A段硬路肩。 --- ### **五、优势对比** | **指标** | 传统局部控制 | 本方案(全局优化) | |------------------|--------------------------|-------------------------------| | **拥堵传递风险** | 高(下游易连锁拥堵) | 低(下游状态约束) | | **应急响应** | 手动切换 | 自动优先清空(专利匹配得分) | | **资源利用率** | 硬路肩利用率≤60% | 利用率>90%(强化学习优化) | --- ### **六、总结** 本方案通过**全局车流建模 + 多路段协同决策 + 智能锥桶精准控制**,实现了硬路肩动态开放的全局最优: 1. **拥堵最小化**:结合下游状态与预测模型,避免局部解引发全局问题。 2. **安全合规**:专利技术保障应急功能,AI识别规避高风险操作。 3. **扩展性**:可集成至城市快速路、隧道等复杂场景,形成标准化联控协议。 **未来方向**:与高精地图、自动驾驶系统深度耦合,实现“车道级”动态资源分配。以上是技术表述2,.一种用于桥梁安全预警的代理模型与有限元融合方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一,采用结构多尺度的有限元模型模拟桥梁真实载荷以计算桥梁结构响应,并基于真实载荷和结构响应构建数据集;步骤二,构建有限元代理模型,并采用数据集训练所述有限元代理模型,以提取神经网络的权值矩阵分析与输出项目之间的关系;步骤三,采用现场监测的结构损伤信息直接修正有限元模型,以进行损伤修正;步骤四,采用训练的有限元代理模型分析现场监测的激励监测点信号与响应监测点信号,得到基于数据分析的模型修正参数;步骤五,根据损伤修正和数据分析的模型修正参数得到修正的多尺度有限元模型;步骤六,采用修正的多尺度有限元模型生成用于训练并更新所述有限元代理模型的数据集。2.根据权利要求1所述的一种用于桥梁安全预警的代理模型与有限元融合方法,其特征在于,步骤一包括以下步骤:根据传感器布置位置与结构的构件划分建立精细化的构件模型,根据传感器网络和结构的关键监测点位划分需要建立精细化模型的部分,分析模型不同部位、不同材料选用的退化模型,然后基于桥梁设计图纸建立结构多尺度有限元模型;通过对多尺度有限元模型施加激励信号或者生成的模拟激励,生成用于训练神经网络的、包含激励监测点与响应监测点信号的数据集。3.根据权利要求1所述的一种用于桥梁安全预警的代理模型与有限元融合方法,其特征在于,步骤二中,所述有限元代理模型为多项式响应面、BP神经网络、径向基函数、Kriging模型中的任意一种。4.根据权利要求3所述的一种用于桥梁安全预警的代理模型与有限元融合方法,其特征在于,步骤二中,所述有限元代理模型中,损失函数部分使用虚功原理方程作为物理约束:,式中,表示总虚功的变分,,分别为在i方向上的应力张量分量与体力密度分量,为在i方向上单位面积的表面力,为待求单元i端的方向向量,为i端的应变分量,V为做体力积分的单元的体积,S为做面力积分的单元的面积;所述损失函数还包括:,式中,,,,是结构空间结点的加速度、速度、位移和外力时间序列,M,C,K为系统的质量、阻尼、刚度分布。5.根据权利要求1所述的一种用于桥梁安全预警的代理模型与有限元融合方法,其特征在于,步骤三中,根据结构的损伤类型对有限元模型进行损伤修正,具体包括:若结构损伤为混凝土部分的裂缝,则通过增加有限元模型的结点数量、修改边界条件来对有限元模型进行损伤修正,并需要重新计算增减结点的整体结构计算参数影响矩阵aij;权 利 要 求 书1/3页2CN 119720691 A2 若结构损伤为材料性质的劣化,则通过传感器信号分析得到的等效性质修正参数计算获得模型修正参数后作为神经网络的物理约束,直接对有限元模型进行损伤修正;若结构损伤为结构几何参数的变化,则重新计算结构的相关截面性质参数,计算获得模型修正参数后作为神经网络的物理约束,直接对有限元模型进行损伤修正。6.根据权利要求1所述的一种用于桥梁安全预警的代理模型与有限元融合方法,其特征在于,步骤四中,采用训练的有限元代理模型分析现场监测的激励监测点信号与响应监测点信号,通过将每个结点的神经网络计算参数与初始模型的计算参数相比,得到基于数据分析的模型修正参数β:,式中,表示现时状态下结构的模型参数,表示初始状态桥梁结构的模型参数,为结构在传感器数据计算下的模型参数。7.根据权利要求1所述的一种用于桥梁安全预警的代理模型与有限元融合方法,其特征在于,步骤五具体包括以下步骤:若模型修正参数与模型修正参数β修正目标一致但是修正时间不一致,则直接采用模型修正参数作为物理约束对神经网络进行训练;若模型在此时完成健康监测,通过监测直接获得的模型修正参数能说明结构的状态,则模型修正参数代表精细化构件调整参数γ;如果模型修正参数会产生整体模型的调整,或者此时监测桥梁结构产生新的物理约束,则采用模型修正参数β和模型修正参数构建精细化构件调整参数γ,并采用精细化构件调整参数γ完成有限元模型更新,以得到修正的多尺度有限元模型。8.根据权利要求7所述的一种用于桥梁安全预警的代理模型与有限元融合方法,其特征在于,所述精细化构件调整参数γ的计算过程如下所示:若直接修正对象可以通过数据分析求解,现阶段未通过试验获得,则=;若修正对象既完成试验,获得可以直接用于修正的精确数据,则=;若通过现场试验或直接监测获得的数据无法完全描述结构状态,则=;其中,,分别为模型j结点位置直接通过现场监测损伤的模型修正参数和通过代理模型计算数据获得的模型修正参数,为用于j结点有限元模型的精细化构件调整参数,是模型i结点位置直接通过现场监测损伤的模型修正参数和通过代理模型计算数据获得的模型修正参数,aij是结构i结点相关模型计算参数发生变化后所有结点计算参数变化的影响矩阵。9.根据权利要求7所述的一种用于桥梁安全预警的代理模型与有限元融合方法,还包括采用更新后的多尺度有限元模型进行桥梁安全预警。10.一种基于代理模型与有限元融合的桥梁安全预警系统,其特征在于,包括:第一主控模块,用于采用结构多尺度的有限元模型模拟桥梁真实载荷以计算桥梁结构响应,并基于真实载荷和结构响应构建数据集;第二主控模块,用于构建有限元代理模型,并采用数据集训练所述有限元代理模型,以提取神经网络的权值矩阵分析与输出项目之间的关系;以上是技术表述3,融合三个技术表述,形成一篇用于高速公路硬路肩动态开放的智能锥桶联控方法的实现方案和思路

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