【摘 要】
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利用振动响应对结构损伤进行智能检测和诊断意义重大,但传统深度卷积神经网络模型在处理结构振动信号时存在模型参数多、信号细节信息损失、泛化性能不好等问题,因此提出一种基于一维空洞卷积神经网络的结构损伤检测方法.该方法所使用的神经网络模型通过空洞卷积来代替传统的卷积与池化的组合层,保持参数数量不变的情况下增大感受野;同时采用全局池化代替传统的全连接层来减少模型参数,以防止过拟合的出现,进而针对实际振动信号数据集类别不平衡的现象,通过对不同类别信号设置惩罚权重来训练代价敏感分类器,能有效提高样本不平衡情况下的结构
【机 构】
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南昌大学建筑工程学院,南昌 330031
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利用振动响应对结构损伤进行智能检测和诊断意义重大,但传统深度卷积神经网络模型在处理结构振动信号时存在模型参数多、信号细节信息损失、泛化性能不好等问题,因此提出一种基于一维空洞卷积神经网络的结构损伤检测方法.该方法所使用的神经网络模型通过空洞卷积来代替传统的卷积与池化的组合层,保持参数数量不变的情况下增大感受野;同时采用全局池化代替传统的全连接层来减少模型参数,以防止过拟合的出现,进而针对实际振动信号数据集类别不平衡的现象,通过对不同类别信号设置惩罚权重来训练代价敏感分类器,能有效提高样本不平衡情况下的结构损伤检测精度.卡塔尔大学看台缩尺模型损伤试验的验证与应用分析表明,利用该方法能够在不损失信号细节信息的情况下,从原始加速度信号中自动提取最优特征并分类,达到较高的识别准确率和分类成功率,以用于实时损伤检测.
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舵机装置在实际投入使用前需进行频域特性测试以获取其有效控制信号带宽,传统测试模式将测试过程分为了控制舵机运行获取数据和数据分析两个步骤,中间穿插较多的人工操作.采用了QT软件与MATLAB混合编程的方式,设计了舵机装置的频域特性测试软件,通过扫频信号控制舵机装置运行并同步在软件内得出数据分析结果.相较于传统测试方式,设计的软件有效地将两个步骤聚合到一个系统中,减少了流程间一些繁琐的人工操作.最终,实际测试结果表明,获取的各项参数与预期结果相符.
对于冷、热、电联供综合能源系统优化问题,为了提高可再生能源利用率,故以弃风、弃光量最小和综合能源系统运行经济性为优化目标,建立了含风机、光机、燃气轮机、燃气锅炉等综合能源优化模型.模型的求解使用的改进多目标灰狼算法,得到Pareto解集.针对综合能源系统的约束较多、灰狼算法种群多样性少、容易陷入局部最优等方面,对算法进行改进.仿真结果显示,改进之后的算法求解速度和全局搜索性都优于基本算法.
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生物指纹图像在身份认证、安全支付、访问控制等方面有着广泛的应用,而指纹图像感知哈希技术在指纹图像检索、生物特征识别与保护中具有重要作用.提出并实现了一种基于特征点相对位置的指纹图像感知哈希算法.首先利用短时傅里叶变换对生物指纹图像进行增强预处理;然后根据形态学变换提取指纹的特征点和中心核,在密钥的控制下随机选取特征点和中心核形成三角形,并计算各个三角形的形心;最后将形心坐标编码为感知哈希值,通过计算感知哈希值之间的欧几里得距离来判断指纹图像的相似度.实验结果表明,算法能够较好地满足感知哈希的各项性质要求.
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