CrbnsCat10n
1b3e836d98
modified: README.md new file: requirement.txt new file: scripts_2/README.md new file: scripts_2/__init__.py new file: scripts_2/__pycache__/__init__.cpython-310.pyc new file: scripts_2/__pycache__/signal_utils.cpython-310.pyc new file: scripts_2/__pycache__/task3_identify.cpython-310.pyc new file: scripts_2/signal_utils.py new file: scripts_2/task3_identify.py new file: scripts_3/README.md new file: scripts_3/__init__.py new file: scripts_3/__pycache__/__init__.cpython-310.pyc new file: scripts_3/__pycache__/task4_predict_freq.cpython-310.pyc new file: scripts_3/task4_predict_freq.py
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5.0 KiB
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# 建筑结构课程评测代码总览 (Course Evaluation Toolkit)
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## 项目简介
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本项目面向建筑结构振动课程评测场景，提供三类核心功能：
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1. 根据基底简谐激励频率，预测模型顶部加速度 Z 向响应的整体均方根 RMS 值。
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2. 根据顶部自由衰减响应，识别结构一阶自振频率和阻尼比。
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3. 根据顶部强迫振动响应，反推出输入简谐波的激振频率。
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项目包含三套脚本目录：`scripts`、`scripts_2`、`scripts_3`。三套脚本分别对应 RMS 预测、结构动力特性识别、激振频率逆向预测。
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## 课程评测流程
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教师评测时可按以下流程使用代码：
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1. **顶部响应 RMS 预测**
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教师进行一组基底激励输入试验。对每组简谐波频率，使用 `scripts` 目录下的脚本预测顶部加速度 Z 向响应的整体 RMS 值。
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2. **结构动力参数识别**
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教师对模型略微做出改动后，采集顶部自由衰减响应，使用 `scripts_2` 目录下的脚本识别一阶自振频率和阻尼比。
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3. **激振频率逆向预测**
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教师再次进行一组基底激励输入试验，使用 `scripts_3` 目录下的脚本，根据顶部加速度响应反推输入简谐波的激振频率。
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## 项目结构
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```text
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Building-main/
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├── downloads/ # 数据目录
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│ └── Non_TMD/
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│ ├── free_vib/ # 自由衰减数据
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│ ├── train/ # 简谐波训练数据
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│ ├── val/ # 简谐波验证数据
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│ └── test/ # 其他测试数据
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├── scripts/ # 任务 1：顶部响应 RMS 预测
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├── scripts_2/ # 任务 2：自振频率与阻尼比识别
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├── scripts_3/ # 任务 3：激振频率逆向预测
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├── requirement.txt # Python 依赖清单
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└── README.md # 总说明文档
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```
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## 三套脚本说明
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### `scripts`
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该目录用于完成顶部响应 RMS 预测任务。
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- 输入为基底传感器信号与文件频率标签。
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- 输出为顶部加速度 Z 向响应的整体 RMS 预测值。
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- 主要脚本包括 `train_final.py`、`evaluate.py`、`predict_single.py`。
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### `scripts_2`
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该目录用于完成结构动力特性识别任务。
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- 数据来源为 `downloads/Non_TMD/free_vib/` 目录下的自由衰减 CSV 文件。
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- 使用顶部响应传感器 `WSMS00007` 的 `value3` 列。
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- 输出一阶自振频率、阻尼比与诊断图像。
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### `scripts_3`
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该目录用于完成激振频率逆向预测任务。
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- 使用强迫振动数据，如 `downloads/Non_TMD/val/` 或 `downloads/Non_TMD/test/`。
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- 使用顶部响应传感器 `WSMS00007` 的 `value3` 列识别主频。
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- 主要脚本为 `task4_predict_freq.py`。
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## 传感器约束
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- **顶部响应传感器**
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任务 2 和任务 3 统一使用 `WSMS00007` 的 `value3` 列。
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- **基底输入传感器**
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`WSMS00012` 的 `value1` 列用于参考与对照。
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- **任务 3 频率逆推**
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激振频率预测直接基于顶部响应频谱结果。
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## 环境准备
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项目建议使用 **Python 3.10** 创建新的虚拟环境，再安装根目录的 `requirement.txt`。
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**1. 创建虚拟环境**
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```bash
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py -3.10 -m venv .venv
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```
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**2. 激活虚拟环境**
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```bash
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.\.venv\Scripts\activate
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```
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**3. 安装依赖**
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```bash
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python -m pip install -r requirement.txt
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```
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`requirement.txt` 已包含三套脚本使用到的核心依赖：
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- `numpy`
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- `pandas`
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- `scipy`
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- `matplotlib`
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- `scikit-learn`
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## 使用方法
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### 1. 顶部响应 RMS 预测
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对单个简谐波文件预测顶部响应 RMS：
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```bash
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python scripts\predict_single.py --file downloads\Non_TMD\val\harmonic_5mm_0.75Hz.csv
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```
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对全量样本进行评估：
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```bash
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python scripts\evaluate.py
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```
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如需重新训练模型：
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```bash
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python scripts\train_final.py
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```
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### 2. 自由衰减法识别自振频率和阻尼比
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对自由衰减文件执行识别：
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```bash
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python scripts_2\task3_identify.py --file downloads\Non_TMD\free_vib\free_decay.csv
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```
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脚本输出内容包括：
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- 一阶自振频率 `f_n`
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- 对数衰减率 `delta`
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- 阻尼比 `zeta`
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- 原始波形、滤波结果与包络线图像
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### 3. 根据顶部响应反推激振频率
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对单个强迫振动文件执行频率逆推：
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```bash
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python scripts_3\task4_predict_freq.py --file downloads\Non_TMD\val\harmonic_5mm_0.75Hz.csv
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```
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脚本输出内容包括：
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- 稳态段采样范围
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- 预测激振频率
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- 文件名中的频率真值
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- 绝对误差
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- 时域与频域诊断图像
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## 结果输出
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运行脚本后，图像与评测结果默认保存到 `evaluation_outputs/` 目录下，对应子目录如下：
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- `evaluation_outputs/task1_final/`
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- `evaluation_outputs/task3_identify/`
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- `evaluation_outputs/task4_predict_freq/`
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## 说明
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- `scripts` 目录负责 RMS 预测。
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- `scripts_2` 目录负责自由衰减识别。
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- `scripts_3` 目录负责激振频率逆推。
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- 数据文件命名中包含频率标签时，脚本会自动提取真值用于误差统计。
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