【摘 要】
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桥梁是非常重要的大型结构物,所处环境非常复杂,在运营的过程中,桥梁不可避免地会发生损伤,若能及时发现损伤发生的时刻,对出现的损伤进行处理,对桥梁的结构安全至关重要。针对桥梁结构的损伤发生时刻问题,本文提出了一种能够识别桥梁结构损伤发生时刻的方法,该方法以卷积自编码神经网络为基础。在本文中,提出了用卷积自编码神经网络来处理结构的响应信号,它能够对高维的原始数据进行编码操作,然后通过解码操作从低维特征
【基金项目】
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广东省普通高校机器人与智能装备重点实验室（2017KSYS009）； 东莞理工学院机器人与智能装备创新中心（KCYCXPT2017006）；
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桥梁是非常重要的大型结构物,所处环境非常复杂,在运营的过程中,桥梁不可避免地会发生损伤,若能及时发现损伤发生的时刻,对出现的损伤进行处理,对桥梁的结构安全至关重要。针对桥梁结构的损伤发生时刻问题,本文提出了一种能够识别桥梁结构损伤发生时刻的方法,该方法以卷积自编码神经网络为基础。在本文中,提出了用卷积自编码神经网络来处理结构的响应信号,它能够对高维的原始数据进行编码操作,然后通过解码操作从低维特征空间重构数据,卷积自编码神经网络其本质上还是自编码神经网络,它是深度学习中的一种无监督学习模型,可以直接对监测获得的数据进行训练。本文中通过数值模拟分别进行了简支梁不同损伤程度下的损伤发生时刻的识别,并在此基础上根据测点所蕴含的位置信息,对损伤发生的位置进行初步定位,同时加以实验进行验证。将测得的加速度响应无损数据放入卷积自编码神经网络中训练,用训练好的模型识别不同测试工况下损伤发生的时刻以及对损伤进行初步定位。通过对数值模拟和实验的结果进行分析,可以表明所提出的方法在不同程度损伤的测试工况下,都能识别出结构发生损伤的时刻,并且能够对损伤进行粗略的定位,这对于实际工程具有非常重要的意义。
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