El reconocimiento preciso de la fuerza del cable tiene una gran importancia práctica, pero el método de frecuencia comúnmente utilizado en la ingeniería presenta problemas como fórmulas de cálculo complejas y variadas. Para lograr un reconocimiento de fuerza del cable de alta precisión, se introdujo la red neuronal informada por la física (Physics-informed Neural Network, PINN) en el campo del reconocimiento de fuerza del cable, proponiendo un método de reconocimiento de fuerza de cables en puentes atirantados basado en dicha red. Este método incorpora en la función de pérdida de la red neuronal un término de pérdida de la ecuación de vibración de la cuerda que representa la fuerza del cable como información física, establece la fuerza del cable como un parámetro enseñable de la red, y utiliza la respuesta dinámica de desplazamiento del cable para entrenar la red. La identificación de la fuerza se logra minimizando la función de pérdida. Se estableció un modelo de elementos finitos de cinco cables atirantados típicos para obtener datos de respuesta, y se utilizó el método para reconocer la fuerza del cable. Los resultados muestran que en todos los problemas de reconocimiento de fuerza del cable establecidos, el error de reconocimiento no supera el 3%, con alta precisión; el campo de desplazamiento predicho por la red es difícil de reconstruir con precisión el desplazamiento real del cable, pero puede restaurar bien el campo de desplazamiento de vibración de bajo orden. Sobre esta base, se realizó un experimento de puente modelo en laboratorio que confirmó nuevamente la efectividad del método propuesto, demostrando que el método tiene alta precisión de reconocimiento, fuerte fiabilidad y buena extensibilidad, siendo adecuado para el reconocimiento práctico de la fuerza del cable en ingeniería.

Puente atirantado;Red neuronal informada por la física;Ecuación de vibración;Reconocimiento de la fuerza del cable;Reconocimiento de parámetros