[发明专利]基于深度自编码器神经网络的长跨结构损伤识别方法在审
| 申请号： | 202111176751.5 | 申请日： | 2021-10-09 |
| 公开（公告）号： | CN113742983A | 公开（公告）日： | 2021-12-03 |
| 发明（设计）人： | 方圣恩;刘洋 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06F30/23 | 分类号： | G06F30/23;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 陈鼎桂;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度自编码器神经网络的长跨结构损伤识别方法，包括以下步骤：步骤S1:利用实测响应对长跨结构的有限元模型进行修正，获得基准有限元模型；步骤S2:根据基准有限元模型进行动力学分析，得到各种损伤模式下的传递函数，并基于传递函数构建训练数据，将训练数据按预设比例分为训练集和测试集；步骤S3:根据步骤S2得到的训练数据对神经网络进行训练，判断训练结果并保存神经网络拓扑；步骤S4:将待测结构动力测试得到的传递函数数据输入训练好的神经网络中，评估结构的损伤状态。本发明不仅简化了神经网络的训练过程，减少了主观因素的影响，同时能够对大量高维度动力响应数据进行压缩，获得结构的损伤特征。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 编码器 神经网络 结构 损伤 识别 方法 | ||
【主权项】：
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