【摘 要】
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提出一种基于长短期记忆(LSTM)循环神经网络的损伤检测方法,通过直接提取结构动态测试时域数据中的特征实现结构的损伤识别,基于不同损伤情况的重力坝有限元模型生成的加速度数据对LSTM网络进行在不同噪声水平下进行训练和测试,采用网格搜索方法对网络超参数进行优化。数值试验和试验室悬臂梁振动试验结果表明基于LSTM的损伤检测方法具有很高的损伤识别准确率和抗噪能力,其性能相对传统的循环神经网络(RNN)和
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2018YFC0406703)。
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提出一种基于长短期记忆(LSTM)循环神经网络的损伤检测方法,通过直接提取结构动态测试时域数据中的特征实现结构的损伤识别,基于不同损伤情况的重力坝有限元模型生成的加速度数据对LSTM网络进行在不同噪声水平下进行训练和测试,采用网格搜索方法对网络超参数进行优化。数值试验和试验室悬臂梁振动试验结果表明基于LSTM的损伤检测方法具有很高的损伤识别准确率和抗噪能力,其性能相对传统的循环神经网络(RNN)和门控循环单元(GRU)神经网络,不同损伤工况测试准确率均有提升,最高达16.25%。
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