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摘要
本发明公开的基于深度学习的跨域桥梁损伤识别方法,包括以下步骤：建立车辆-桥梁有限元模型-通过在车辆-桥梁有限元模型中的桥梁有限元模型中添加不确定性来模拟桥梁真实结构-数据前处理-构建生成式对抗神经网络-训练与生成阶段-构建动态域对抗自适应网络-训练阶段-利用训练好的特征提取器F-q和标签分类器F-y对目标域数据集进行检测,从而得到相应的检测结果。本发明采用上述基于深度学习的跨域桥梁损伤识别方法,可通过深度生成式对抗网络实现两轴车辆在桥梁匀速行驶时产生的桥梁位移响应信号的模拟式扩充,再通过动态对抗适应网络将源域和目标域特征投射到同一特征空间,实现跨域损伤特征提取与适配,完成跨域下的桥梁损伤识别。
- 单位
