1.基于数字孪生技术的城市道路桥梁诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、通过构建数字孪生模型，并使用多源实时数据驱动对桥梁结构与桥梁支座进行仿真模拟，同时提取仿真模拟过程中的多源数据集，在对多源数据集进行预处理获取标准数据集；

S2、基于所获取的标准数据集，进行计算输出温度诱导滑移张量场Tslip和迟滞响应积分张量Hlag，进行分析在高温和交通制动扰动下，桥梁支座的迟滞现象；

所述S2包括S21和S22；

S21、通过提取标准数据集中不同位置的t时刻的桥梁支座表面温度Ts（t）和t时刻的制动事件强度Vbrk（t）进行计算输出温度诱导滑移张量场Tslip，分析桥梁支座区域在热诱导和测量自动扰动共同造成的微滑移发生点；

所述温度诱导滑移张量场Tslip通过以下算法公式计算输出；

；

式中，x表示桥梁3D骨架模型在数字孪生模型中的空间位置，Tslip（x，t）表示空间位置2

x和t时刻的温度诱导滑移张量场，▽Ts（x，t）表示温度场的拉普拉斯算子， 表示热敏滑移系数，d表示积分符号，dt表示时间积分变量，▽Vbrk（x，t）表示空间位置x和t时刻的制动事件强度的空间梯度；

S22、通过提取标准数据集中t时刻的桥梁垂向加速度Av（t）、t时刻的相位迟滞角Xw（t）和t时刻的局部能耗因子Eloc（t），进行计算输出迟滞响应积分张量Hlag，分析在时间段之间，因粘滑与迟滞行为引发的非弹性响应能耗积累情况；

所述迟滞响应积分张量Hlag通过以下算法公式计算输出；

；

2

式中，Hlag（t）表示t时刻的迟滞响应积分张量，t0表示初始时刻，Av（t）表示t时刻桥梁2

垂向加速度的二阶导数，Xw（t）表示t时刻的相位迟滞角的二阶导数；

S3、基于所获取的温度诱导滑移张量场Tslip和迟滞响应积分张量Hlag进行综合计算输出微滑移触发函数Stigger，并设置第一滑移迟滞阈值F1和第二滑移迟滞阈值F2与微滑移触发函数Stigger进行初步对比评估；

所述S3包括S31和S32；

S31、基于所述温度诱导滑移张量场Tslip和所述迟滞响应积分张量Hlag，进行综合计算输出微滑移触发函数Stigger，对热环境、自动扰动和振动迟滞响应进行综合分析；

所述微滑移触发函数Stigger通过以下算法公式计算输出；

；

式中，Stigger（t）表示t时刻的微滑移触发函数， 表示t时刻沿桥梁支座区域空间位置x的所有点中温度诱导滑移张量场的上限值，Tr表示张量的迹，Tr（Hlag(t)）表示迟滞响应积分张量的迹， 表示迟滞影响加权系数；

S32、在数字孪生模型中，基于桥梁支座的材料承受微滑移与能耗的极限值，进行设置第二滑移迟滞阈值F2，在基于模态失配临界值进行设置第一滑移迟滞阈值F1，将微滑移触发函数Stigger与所设置的第一滑移迟滞阈值F1和第二滑移迟滞阈值F2进行初步对比评估，判断热环境、自动扰动和振动迟滞响应对桥梁支座的影响，并基于初步对比评估结果，触发退化诊断流程，具体评估内容如下所示；

当t时刻的微滑移触发函数Stigger（t）＜第一滑移迟滞阈值F1时，表示桥梁支座状态正常，无明显粘滑行为，此时数字孪生模型保持当前现状；

当第一滑移迟滞阈值F1≤t时刻的微滑移触发函数Stigger（t）＜第一滑移迟滞阈值F2时，表示出现微滑移行为，处于粘滑演化初期，此时将当前数字孪生模型检测频率提升50%；

当t时刻的微滑移触发函数Stigger（t）≥第一滑移迟滞阈值F2时，表示迟滞与滑移耦合分析异常，此时触发退化诊断流程；

S4、基于初步对比评估触发退化诊断流程，所述退化诊断流程通过标准数据集进行计算输出模态能耗失配函数Emis和结构有效刚度Keff，进行分析桥梁支座的刚度失配情况和能耗失配情况；

所述S4包括S41；

S41、在初步对比评估触发退化诊断流程后，通过提取标准数据集中的t时刻的桥梁垂向加速度Av（t）、t时刻的相位迟滞角Xw（t）和t时刻的局部能耗因子Eloc（t），进行计算输出模态能耗失配函数Emis，分析桥梁支座结构刚度与振动模式之间的失配速率；

所述模态能耗失配函数Emis通过以下算法公式计算输出；

；

式中，Emis（t）表示t时刻的模态能耗失配函数；

S5、基于结构有效刚度Keff，进行综合计算输出结构退化风险指数Rmod，并设置第一退化诊断阈值R1和第二退化诊断阈值R2与结构退化风险指数Rmod进行二次对比评估。

2.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的城市道路桥梁诊断方法，其特征在于：所述S1包括S11和S12；

S11、首先通过桥梁的设计图纸，进行构建桥梁3D骨架模型，并基于桥梁3D骨架模型和多源实时数据驱动进行构建数字孪生模型；

所述多源实时数据驱动通过利用物联网平台与数字孪生模型进行集成，通过桥梁与桥梁支座周围所安装的传感器组，实时采集实体数据，并通过边缘计算节点，对实体数据进行初步数据处理与压缩，再采用异步数据对齐与时间戳校正机制，对多源的实体数据进行统一化处理，其中实体数据包括热环境数据、振动力数据和交通荷载数据，在将多源的实时数据通过物联网平台传输至数字孪生模型中，通过动态边界重构和载荷输入重构进行多源实时数据驱动数字孪生模型；

所述传感器组包括加速度传感器、温度计和交通监控；

S12、基于多源实时数据驱动的数字孪生模型，进行载入演化认知机制，基于多源实时数据驱动和演化认知机制，在数字孪生模型中对桥梁与桥梁支座进行仿真模拟；

所述演化认知机制包括热诱导结构行为演化模拟、结构主模态频率演化模拟和滑移迟滞演化模拟；

所述热诱导结构行为演化模拟通过将桥梁材料热膨胀、冷缩和温度梯度引起的刚度变化模拟纳入数字孪生模型中，融合时间热环境数据，进行热诱导结构行为演化模拟；

所述滑移迟滞演化模拟通过根据实时数据，构建桥梁支座界面和桥梁的物理行为演化模型，识别迟滞滑移、裂纹萌生和粘滑行为现象；

所述结构主模态频率演化模拟通过模拟结构宏观属性的变化过程，并建立与行为模型的因果映射关系。

3.根据权利要求2所述的基于数字孪生技术的城市道路桥梁诊断方法，其特征在于：所述S1还包括S13；

S13、基于多源实时数据驱动的数字孪生模型，并在对桥梁支座仿真模拟的过程中，实时提取多源数据集，并对多源数据集进行预处理获取标准数据集；

所述预处理包括数据无量纲处理和时间戳对齐，消除多源数据集中所有参数的单位量纲影响，同时将时间戳进行统一时间线；

所述标准数据集包括t时刻的桥梁支座表面温度Ts（t）、t时刻的制动事件强度Vbrk（t）、t时刻的桥梁垂向加速度Av（t）、t时刻的相位迟滞角Xw（t）、t时刻的局部能耗因子Eloc（t）、t时刻的支座滑移诱导失衡系数Qskew（t）和t时刻的结构主模态频率Wmod（t）。

4.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的城市道路桥梁诊断方法，其特征在于：所述S4还包括S42；

S42、基于所获取的t时刻的模态能耗失配函数Emis（t），结合t时刻的支座滑移诱导失衡系数Qskew（t）进行计算输出结构有效刚度Keff，将能耗异常与桥梁支座结构的失配直接关联，构成数字孪生模型的刚度退化通道；

所述结构有效刚度Keff通过以下算法公式计算输出；

；

式中，Keff（t）表示t时刻的结构有效刚度，exp表示指数函数，K0表示初始模态刚度。

5.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的城市道路桥梁诊断方法，其特征在于：所述S5包括S51；

S51、将当前输出的t时刻的结构有效刚度Keff（t），结合标准数据集中的t时刻的结构主模态频率Wmod（t），进行综合计算输出结构退化风险指数Rmod；

所述结构退化风险指数Rmod通过以下算法公式计算输出；

；

式中，Rmod（t）表示t时刻的结构退化风险指数，K0表示初始模态刚度。

6.根据权利要求5所述的基于数字孪生技术的城市道路桥梁诊断方法，其特征在于：所述S5还包括S52；

S52、收集同类桥梁真实监测数据集，标注结构故障前7‑14天对应的结构退化风险指数Rmod时间序列，使用聚类SVM分类法，找到风险区间拐点，进行设置第一退化诊断阈值R1和第二退化诊断阈值R2，并将t时刻的结构退化风险指数Rmod（t）与第一退化诊断阈值R1和第二退化诊断阈值R2进行二次对比评估分析，具体评估内容如下；

当t时刻的结构退化风险指数Rmod（t）＜第一退化诊断阈值R1时，表示刚度与模态稳定，桥梁支座结构健康，正常运行，周期性监测；

当第一退化诊断阈值R1≤t时刻的结构退化风险指数Rmod（t）＜第一退化诊断阈值R2时，表示桥梁支座结构刚度和模态频率存在退化趋势，此时将当前数字孪生模型检测频率提升70%；

当t时刻的结构退化风险指数Rmod（t）≥第一退化诊断阈值R2时，表示桥梁支座结构刚度与模态漂移异常，存在实质性损伤，此时启动限载，通过数字孪生模型提示物理检查。

7.基于数字孪生技术的城市道路桥梁诊断系统，应用于权利要求1‑6任一项所述的基于数字孪生技术的城市道路桥梁诊断方法，其特征在于：包括数字孪生模块、数据支座粘滑分析模块、微滑移响应触发模块、刚度与失配分析模块和退化综合分析模块；

所述数字孪生模块通过构建数字孪生模型，并使用多源实时数据驱动对桥梁结构与桥梁支座进行仿真模拟，同时提取仿真模拟过程中的多源数据集，在对多源数据集进行预处理获取标准数据集；

所述数据支座粘滑分析模块通过基于所获取的标准数据集，进行计算输出温度诱导滑移张量场Tslip和迟滞响应积分张量Hlag，进行分析在高温和交通制动扰动下，桥梁支座的迟滞现象；

所述微滑移响应触发模块通过基于所获取的温度诱导滑移张量场Tslip和迟滞响应积分张量Hlag进行综合计算输出微滑移触发函数Stigger，并设置第一滑移迟滞阈值F1和第二滑移迟滞阈值F2与微滑移触发函数Stigger进行初步对比评估；

所述刚度与失配分析模块通过基于初步对比评估触发退化诊断流程，所述退化诊断流程通过标准数据集进行计算输出模态能耗失配函数Emis和结构有效刚度Keff，进行分析桥梁支座的刚度失配情况和能耗失配情况；

所述退化综合分析模块通过基于结构有效刚度Keff，进行综合计算输出结构退化风险指数Rmod，并设置第一退化诊断阈值R1和第二退化诊断阈值R2与结构退化风险指数Rmod进行二次对比评估。