[发明专利]一种基于深度学习理论的叠合梁火灾后损伤识别方法有效
| 申请号： | 202110136170.2 | 申请日： | 2021-02-01 |
| 公开（公告）号： | CN112818577B | 公开（公告）日： | 2022-11-11 |
| 发明（设计）人： | 刘才玮;宋苏萌;刘朝峰;苗吉军;侯东帅;肖建庄;王甫来 | 申请（专利权）人： | 青岛理工大学 |
| 主分类号： | G06F30/23 | 分类号： | G06F30/23;G06F30/27;G06F111/10 |
| 代理公司： | 北京开阳星知识产权代理有限公司 11710 | 代理人： | 李玉宾 |
| 地址： | 266033 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习理论的叠合梁火灾后损伤识别方法，涉及灾害风险评估技术领域，简支梁的损伤识别包括：构建简支梁火灾后损伤模型；构建第一损伤识别样本；构建第一堆栈降噪自动编码器；得到简支梁损伤程度识别结果；多跨连续梁的损伤识别包括：构建连续梁火灾后损伤模型；将连续梁划分为多个子结构；构建第二损伤识别样本；构建第二堆栈降噪自动编码器；样本输入获得受损梁跨所在的子结构；构建第三损伤识别样本；构建第三堆栈降噪自动编码器；获得子结构中的具体受损梁跨；构建第四损伤识别样本；构建第四堆栈降噪自动编码器；获得受损梁跨的损伤程度。本发明将深度学习理论应用到叠合梁的火灾识别中，具有较强的鲁棒性和容错性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习理论 叠合 火灾 损伤 识别 方法 | ||
【主权项】：
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