本發明提供一種基于空間?頻率信息的結構整體損傷識別方法,包括如下步驟:S1)搭建數值模型并生成風場;S2)準備不同損傷位置以及損傷程度的結構數值模型并將風荷載加載到數值模型上;S3)將加速度響應從時域通過快速傅立葉變換(FFT)轉到頻域上;S4)對樣本進行標準化;S5)對樣本進行卷積神經網絡的訓練和測試。本發明的優點為:用于對土木工程領域的結構進行無損損傷識別,提出了將結構上多點的加速度響應轉換到頻域上作為分析對象,同時采用卷積神經網絡進行特征提取。卷積神經網絡相對于傳統的機器學習算法,其對二維及以上的高維數據的特征提取具有先天優勢,能有效提高其在結構損傷識別上的訓練效率和泛化能力,具備較好的精度及較低的訓練成本。
聲明:
“基于空間-頻率信息的結構整體損傷識別方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)