[发明专利]一种基于振动信号空间时时递归图卷积神经网络的结构损伤识别监测方法有效
| 申请号： | 201910444058.8 | 申请日： | 2019-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN112001110B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 段元锋;诸锜;章红梅 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/0464;G06N3/084;G06F111/10 |
| 代理公司： | 北京盛广信合知识产权代理有限公司 16117 | 代理人： | 刘化帅 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于振动信号空间时时递归图卷积神经网络的结构损伤识别监测方法，包括如下步骤：S1)搭建数值模型并生成风激励荷载等外激励；S2)准备不同损伤位置以及损伤程度的结构数值模型并将风激励荷载等激励加载到数值模型上；S3)将时程加速度响应生成相应递归图样本；S4)对样本进行卷积神经网络的训练和测试。本发明的优点为：用于对土木工程领域的结构进行无损损伤识别，提出了将结构上多点的加速度响应生成相应递归图作为分析对象，同时采用卷积神经网络进行特征提取。卷积神经网络相对于传统的机器学习算法，其对二维及以上的高维数据的特征提取具有先天优势，能有效提高其在结构损伤识别上的训练效率和泛化能力，具备较好的精度及较低的训练成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 振动 信号 空间 时时 递归 图卷 神经网络 结构 损伤 识别 监测 方法 | ||
【主权项】：
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