【摘 要】
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针对结构健康监测系统产生的海量数据难以高效分析的问题,采用了一种基于二维卷积神经网络的损伤识别检测方法,该方法直接将结构在外界激励作用下的加速度时程数据作为输入信
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFC0406703)
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针对结构健康监测系统产生的海量数据难以高效分析的问题,采用了一种基于二维卷积神经网络的损伤识别检测方法,该方法直接将结构在外界激励作用下的加速度时程数据作为输入信息,通过卷积神经网络自动提取加速度数据中的隐含特征,识别结构的损伤.以板的损伤识别为例,给出了卷积神经网络损伤识别模型的输入数据格式、网络结构和训练方法,分析了卷积神经网络分别在不含噪声,含噪声5%、10%以及混合噪声情况下的损伤识别能力.测试结果显示这种基于加速度输入的卷积神经网络具有较高的损伤识别精度和抗噪能力,从而为结构健康监测系统数据分析
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