本文關(guān)鍵詞：橋梁結(jié)構(gòu)的未標(biāo)記模態(tài)特征稀疏編碼深度學(xué)習(xí)監(jiān)測(cè)

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【摘要】：由于大部分建筑物結(jié)構(gòu)健康問題是累積性損害,很難被實(shí)時(shí)檢測(cè)到,實(shí)際結(jié)構(gòu)和環(huán)境噪聲的復(fù)雜性使得結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)更加困難,并且現(xiàn)有方法在訓(xùn)練模型時(shí)需要大量的數(shù)據(jù),但實(shí)際中對(duì)于數(shù)據(jù)的標(biāo)記是很復(fù)雜的。為克服該問題,通過配備無線傳感器網(wǎng)絡(luò),采用稀疏編碼實(shí)現(xiàn)橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè),然后通過大量未標(biāo)記實(shí)例在實(shí)現(xiàn)特征提取基礎(chǔ)上進(jìn)行稀疏編碼算法訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)維度壓縮和無標(biāo)記數(shù)據(jù)預(yù)處理;并利用深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)類別預(yù)測(cè),同時(shí)基于線性共軛梯度對(duì)Hessian優(yōu)化進(jìn)行改進(jìn),利用半正定高斯—牛頓曲率矩陣替換不確定Hessian矩陣,進(jìn)行二次目標(biāo)組合,以實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)算法效率提升。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提深度學(xué)習(xí)橋梁結(jié)構(gòu)安全檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)了環(huán)境噪聲稀疏編碼水平下的高精度結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)。
【作者單位】： 廣西民族大學(xué)預(yù)科教育學(xué)院;武漢大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 結(jié)構(gòu)安全 深度學(xué)習(xí) 稀疏編碼 無線傳感器 橋梁結(jié)構(gòu)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61202032)
【分類號(hào)】：U446;TP181
【正文快照】： 0引言為解決建筑的結(jié)構(gòu)性安全檢測(cè)問題,結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)(struc-tural health monitoring,SHM)技術(shù)[1,2]研究已得到廣泛重視[3,4]。早期對(duì)于SHM研究主要集中在真實(shí)物理模型結(jié)構(gòu)模仿工作中,即所謂的模型驅(qū)動(dòng)方法[5]。此方法使用數(shù)學(xué)建模和物理定律對(duì)所監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行表示。這種方式可，

本文編號(hào)：648933