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一种基于应变振型和深度学习的结构损伤识别方法

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本发明公开了一种基于应变振型和深度学习的结构损伤识别方法，包括步骤：S1.建立与实际结构一样的模型；S2.设置多种损伤工况进行模态分析，收集各个工况第一阶应变振型；S3.把工况和第一阶应变振型分别作为输出和输入来训练神经网络；S4.采集得到实际结构在激励下的应变时程曲线以及力的时程曲线；S5.对采集到的应变时程和力的时程曲线进行傅里叶变换，得到应变频响函数，提取振动模态信息，包括有应变振型；S6.将实际结构中测得的应变振型输入进训练好的神经网络，得到结构损伤位置和损伤程度。本发明能识别多损时损伤程度和损伤位置，具有较高识别灵敏度，能解决大型桥梁结构传感器难以布置和信号接受的问题。

著录项

公开/公告号CN110598282A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-12-20

原文格式PDF
申请/专利权人广东工业大学;
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申请/专利号CN201910804112.5
发明设计人陈贡发;徐潇健;
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申请日2019-08-28
分类号
代理机构广东广信君达律师事务所;
代理人杨晓松
地址 510062 广东省广州市大学城外环西路100号
入库时间 2024-02-19 17:04:01

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-01-14

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/50 申请日:20190828

实质审查的生效
2019-12-20

公开

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