夏热冬暖地区沿海海洋大气环境梁长期性能模拟与预测评估综合数据集

该数据集包含海洋大气环境多因素耦合作用下梁长期性能有限元模拟数据集、夏热冬暖地区沿海环境钢筋混凝土梁长期性能虚-实结合多来源数据集、物理驱动的海洋大气环境中梁长期性能预测模型性能评估数据集、数据-物理混合驱动的夏热冬暖地区沿海环境中梁长期性能预测模型性能评估数据集四类子数据集。
①海洋大气环境多因素耦合作用下梁长期性能有限元模拟数据集：
海洋大气环境多因素耦合作用下梁长期性能有限元模拟数据，面向滨海地区钢筋混凝土梁桥耐久性研究需求构建，背景为海洋大气环境中荷载、冻融循环、氯离子侵蚀等多因素耦合易导致梁结构性能劣化，而中小跨径 T 型梁作为这类环境中常用桥型，其长期性能实测数据稀缺，难以支撑结构耐久性评估与预测研究。数据来源为多平台联合有限元模拟，通过 ABAQUS 模拟力学损伤与裂缝、Matlab 计算氯离子扩散系数、COMSOL 模拟离子扩散与钢筋锈蚀，构建动态循环模拟框架，设置不同结构参数、荷载水平、冻融次数、氯离子浓度等组合工况生成；主要内容为包含跨径、混凝土抗压强度、荷载水平、时间、冻融循环次数、氯离子浓度、剩余承载力系数等参数的数据库，记录不同耦合工况下梁的长期性能退化规律；该数据弥补了实测数据不足的短板，为后续构建梁长期性能预测模型提供可靠数据支撑，助力海洋大气环境下桥梁结构的耐久性设计、安全评估与运维决策。
②夏热冬暖地区沿海环境钢筋混凝土梁长期性能虚-实结合多来源数据集：
夏热冬暖地区沿海环境钢筋混凝土梁长期性能虚 - 实结合多来源数据，面向该地区沿海钢筋混凝土梁结构耐久性研究需求构建，背景为该地区冻融循环影响较小，但荷载与氯离子侵蚀耦合作用显著，且相关梁结构长期性能实测数据稀缺，纯模拟数据或单一实测数据难以支撑精准的性能评估与预测。数据来源采用 “虚 - 实结合” 模式，“虚” 为通过有限元模拟生成的不同工况下梁性能数据，“实” 为该地区沿海实际工程中钢筋混凝土梁的实测数据，二者整合形成多来源数据库。产生方法上，先针对地区特点（弱冻融、强氯蚀）设计模拟参数（如截面尺寸、混凝土强度、荷载水平、氯离子浓度等）生成模拟数据，再补充实际工程中的实测数据，统一整理为包含跨径、截面参数、混凝土抗压强度、配筋率、荷载水平、服役时间、氯离子浓度、剩余承载力系数等关键参数的数据集。该数据弥补了夏热冬暖地区沿海梁结构长期性能数据稀缺的短板，为构建数据 - 物理混合驱动的梁长期性能预测模型提供可靠支撑，助力该地区沿海钢筋混凝土梁的耐久性设计、安全运维与寿命评估。
③物理驱动的海洋大气环境中梁长期性能预测模型性能评估数据集：
物理驱动的海洋大气环境中梁长期性能预测模型评估数据，面向滨海地区钢筋混凝土梁长期性能精准预测需求构建，背景为海洋大气环境下荷载、冻融、氯离子耦合作用易致梁结构性能劣化，传统破坏性检测与耗时的有限元模拟难以满足工程需求，需通过多模型评估筛选最优预测模型。数据来源基于海洋大气环境梁长期性能有限元模拟数据库，以 XGBoost、LightGBM、CLNN 为基础算法，结合贝叶斯优化、粒子群优化生成 9 类预测模型，通过计算模型在训练集与测试集的预测指标（R²、MAE、MAPE、OBJ 指数等）及可视化（泰勒图、雷达图）形成评估数据。主要内容涵盖不同模型的拟合优度（如 Bayesian_LightGBM 测试集 R² 达 0.982）、误差指标、训练效率对比，以及 SHAP 特征重要性分析数据，明确混凝土表面氯离子浓度、时间等核心影响因素；其中 Bayesian_LightGBM 因 OBJ 指数最小、训练速度较快成为最优模型，CLNN 经优化后性能亦有提升但整体精度略低。该数据有效验证了各模型的适用性与优劣，突破传统单一模型评估的局限，为滨海桥梁长期性能非破坏性、快速预测提供模型选择依据，助力桥梁结构安全评估与运维决策。
④数据-物理混合驱动的夏热冬暖地区沿海环境中梁长期性能预测模型性能评估数据集：
数据 - 物理混合驱动的夏热冬暖地区沿海环境中梁长期性能预测模型评估数据，面向该地区沿海钢筋混凝土梁长期性能精准预测需求构建，背景为该地区冻融循环影响较弱但荷载与氯离子侵蚀耦合作用显著，梁结构长期性能实测数据稀缺，纯数据驱动或纯物理模型易受数据量、场景适配性限制，难以满足耐久性评估需求。数据来源基于夏热冬暖地区沿海环境梁长期性能虚 - 实结合多来源数据库（含有限元模拟数据与实际工程实测数据），以 XGBoost、LightGBM、CLNN 为基础算法，结合贝叶斯优化、粒子群优化生成 9 类预测模型，通过计算模型在训练集与测试集的预测指标（R²、MAE、MAPE、OBJ 指数等）及泰勒图、雷达图可视化对比形成评估数据。产生方法上，先利用虚 - 实数据库训练不同模型并优化超参数，再通过多指标量化模型拟合精度、误差及训练效率，结合 SHAP 分析明确特征重要性；主要内容涵盖各模型评估结果，如 PSO_XGBoost 测试集 R² 表现较优，Bayesian_LightGBM 训练速度优势明显，CLNN 经优化后性能提升但整体精度略低，且各模型均指向混凝土表面氯离子浓度、时间为影响梁长期性能的核心因素。该数据有效验证了混合驱动模型在该地区场景的适配性，弥补了数据稀缺导致的模型偏差问题，突破纯数据或物理模型的局限，为夏热冬暖地区沿海梁结构耐久性设计、安全运维及寿命评估提供模型选择与性能验证依据。