[发明专利]用于结构健康监测的智能触觉系统和监测方法有效

专利信息
申请号: 202011419882.7 申请日: 2020-12-07
公开(公告)号: CN112528562B 公开(公告)日: 2022-11-15
发明(设计)人: 张凯;李宜文 申请(专利权)人: 北京理工大学
主分类号: G06F30/27 分类号: G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 中科专利商标代理有限责任公司 11021 代理人: 郭梦雅
地址: 100081 北*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 用于 结构 健康 监测 智能 触觉 系统 方法
【权利要求书】:

1.一种用于结构健康监测的智能触觉监测方法,其特征在于,包括以下步骤:

获取结构的应变场信息;

利用生成对抗网络进行应变场信息的补充,所述生成对抗网络包括生成器和判别器,所述生成器用于通过现有的部分的应变场信息,生成完整的应变场信息;

将应变场信息输入卷积神经网络,进行结构反演,其中,所述卷积神经网络的网络结构包括输入层、卷积层、正则化层、全连接层、Dropout层和输出层;所述输出层用于对上一层的信息进行全连接层计算,并使用Sigmoid激活函数,所述Sigmoid激活函数用于将数据映射到(0,1)区间上,使输出数据具有概率的含义,进而与结构正确的数字化表述方式,即0/1表述方式进行比对,最小化两者的差距,所述结构正确的数字化表述方式是根据One-Hot编码确定的0或1的离散化结构参数;

将应变场信息与结构参数在网页端进行可视化。

2.根据权利要求1所述的智能触觉监测方法,其特征在于,获取外载作用下结构的应变场,将应变片贴在被测物体表面或埋入结构内部测量应变,获取结构的应变场信息。

3.根据权利要求1所述的智能触觉监测方法,其特征在于,所述判别器用于判断生成器生成的应变场信息是否合理及是否真实。

4.根据权利要求3所述的智能触觉监测方法,其特征在于,所述生成器网络结构包括输入层、多个反卷积层、多个全连接层和自定义输出层;所述输入层用于将应变场信息输入生成器;反卷积层的卷积核大小为3;所述自定义输出层用于筛选出丢失应变信息的位置进行数据替换填充,将输入层的应变场信息更新为补充之后的应变场信息。

5.根据权利要求3所述的智能触觉监测方法,其特征在于,所述判别器网络结构包括输入层、多个卷积层、全连接层和输出层;所述输入层用于将生成器输出的应变场信息输入判别器;卷积层的卷积核大小为3;所述输出层对上一层的信息进行全连接层计算,并使用Sigmoid激活函数,所述Sigmoid激活函数将数据映射到(0,1)区间上,使输出数据具有概率的含义,判断生成器生成的应变场信息是否合理及是否真实。

6.根据权利要求1所述的智能触觉监测方法,其特征在于,所述输入层用于将应变场信息输入卷积神经网络;所述卷积层用于对上一层进行卷积计算,提取信息。

7.根据权利要求6所述的智能触觉监测方法,其特征在于,所述卷积层的卷积核大小为3;所述正则化层用于对上一层进行正则化计算,防止过拟合。

8.根据权利要求1所述的智能触觉监测方法,其特征在于,将应变场信息与结构参数在Flask框架搭建的网页端进行可视化的步骤中,具体包括:将训练完成的生成对抗网络的生成器以及卷积神经网络上传至服务器运行,使用Flask框架搭建API,便于实际应用中在终端进行调用,降低对设备的计算性能要求。

9.根据权利要求8所述的智能触觉监测方法,其特征在于,所述将应变场信息与结构参数在Flask框架搭建的网页端进行可视化具体使用方式为:将应变场信息的数据按照指定排列方式保存为*.TXT或*.MAT文件,上传至服务器,服务器即可将结构反演的结果返回至终端,并进行结果可视化。

10.一种用于结构健康监测的智能触觉系统,其特征在于,所述智能触觉系统包括信息采集模块、信息扩充模块、结构预测模块和云端部署系统;其中,

信息采集模块,用于获取结构的应变场信息;

信息扩充模块,用于利用生成对抗网络进行应变场信息的补充,所述生成对抗网络包括生成器和判别器,所述生成器用于通过现有的部分的应变场信息,生成完整的应变场信息;

结构预测模块,用于将应变场信息输入卷积神经网络,进行结构反演,其中,所述卷积神经网络的网络结构包括输入层、卷积层、正则化层、全连接层、Dropout层和输出层;所述输出层用于对上一层的信息进行全连接层计算,并使用Sigmoid激活函数,所述Sigmoid激活函数用于将数据映射到(0,1)区间上,使输出数据具有概率的含义,进而与结构正确的数字化表述方式,即0/1表述方式进行比对,最小化两者的差距,所述结构正确的数字化表述方式是根据One-Hot编码确定的0或1的离散化结构参数;

云端部署系统,用于将应变场信息与结构参数在网页端进行可视化。

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