基于卷积自编码神经网络的损伤识别.pdf

基于卷积自编码神经网络的损伤识别 本文主要介绍了基于卷积自编码神经网络的损伤识别方法，该方法可以准确地发现桥梁结构的损伤以及损伤发生的时间。文章介绍了桥梁结构的重要性和桥梁结构的设计趋势，然后讨论了桥梁结构损伤的检测技术的重要性。接着，文章详细介绍了基于卷积自编码神经网络的损伤识别方法，该方法使用了卷积神经网络和自动编码器来提取加速度响应信号的特征，并使用重构信息与原始信息的残差来进行损伤及损伤时刻的识别。 卷积自编码神经网络是一种无监督的学习模型，由编码器和解码器两部分组成。编码器的结构模型如图所示，使用卷积层代替全连接层，极大地降低了网络的计算量。卷积自编码神经网络可以处理多通道的数据，还能够提高网络的计算速度，并且可以有效降低网络结构复杂程度和计算量。 在损伤识别中，卷积自编码神经网络可以对加速度响应信号进行特征提取，并使用重构信息与原始信息的残差来进行损伤及损伤时刻的识别。实验结果表明，基于卷积自编码神经网络的损伤识别方法可以准确地发现结构的损伤以及损伤发生的时间。 此外，文章还讨论了Newmark法进行数值模拟的方法，该方法可以获取结构的低水平加速度信号，并且可以与卷积自编码神经网络结合使用，以实现更好的损伤识别效果。 本文提出了一种基于卷积自编码神经网络的损伤识别方法，该方法可以准确地发现桥梁结构的损伤以及损伤发生的时间，对于桥梁结构的健康监测和维护具有重要的实践价值。 知识点： 1. 桥梁结构的重要性和桥梁结构的设计趋势 2. 桥梁结构损伤的检测技术的重要性 3. 卷积自编码神经网络的原理和结构 4. 卷积自编码神经网络在损伤识别中的应用 5. Newmark法进行数值模拟的方法 6. 基于卷积自编码神经网络的损伤识别方法的优点和实践价值 本文提出了一种基于卷积自编码神经网络的损伤识别方法，该方法可以准确地发现桥梁结构的损伤以及损伤发生的时间，对于桥梁结构的健康监测和维护具有重要的实践价值。