[发明专利]一种基于深度学习的结构加速度时程积分器在审
| 申请号： | 202210594554.3 | 申请日： | 2022-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN114969639A | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 孙浩;王楠 | 申请（专利权）人： | 慧城（徐州）智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/15 | 分类号： | G06F17/15;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京博识智信专利代理事务所(普通合伙) 16067 | 代理人： | 魏文密 |
| 地址： | 221000 江苏省徐州市铜山*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的结构加速度时程积分器，其特征在于，包括以下步骤：A.输入不同时刻的激励荷载到多层多通道门控循环神经网络中；B.经过递归算法计算后输出不同时刻的位移和速度时程；C.不同时刻的位移和速度时程经过一维差分滤波器计算出不同时刻的速度和加速度时程；D.不同时刻的速度和加速度时程经过数据损失函数和物理恒等损失函数计算，不同时刻的位移和速度时程经过物理恒等损失函数计算，总结得出损失函数。本发明与现有技术相比的优点在于：实现直接对速度时程积分，从而得到准确的速度和位移时程，可用于基础设施结构健康监测中，降低速度和位移测量的成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 结构 加速度 积分器 | ||
【主权项】：
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