【摘 要】
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为改进传统方法在时空相关特征联合提取及结构损伤识别效果等方面存在的不足,结合结构健康监测加速度振动信号的数据特性,将结构损伤识别归约为多变量时间序列分类问题,提出
【机 构】
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重庆交通大学信息科学与工程学院,重庆交通大学土木工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51608070),重庆市教委科学技术研究资助项目(KJQN201800705,KJQN201900726)
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为改进传统方法在时空相关特征联合提取及结构损伤识别效果等方面存在的不足,结合结构健康监测加速度振动信号的数据特性,将结构损伤识别归约为多变量时间序列分类问题,提出一种联合卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和长短记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)循环神经网络模型的桥梁结构损伤识别方法。以结构健康监测获取的加速度振动响应为输入,通过CNN模型提取其多时间窗口内传感器拓扑相关性特征,然后将该特征矩阵输入以Softmax为输出层的LSTM模
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