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申请/专利权人：华中科技大学

摘要：本发明公开了一种基于二维卷积神经网络的损伤识别模型建立方法及设备，属于结构健康监测领域，包括：基于2DCNN构建初始神经网络模型，用于根据输入的二维数据预测结构的质量损失量；构建数据集，其中的每一条样本包括结构的质量损失量，以及相应损伤状态下，由结构在n个目标频段下的一维电导数据构造而成的二维数据；将数据集划分为训练集和测试集，二维数据为输入，以相应的质量损失量为标签信息，分别利用训练集和测试集对初始神经网络模型进行训练和测试，将训练后满足测试要求的模型作为损伤识别模型。本发明所建立的模型可对阻抗数据特征自动进行学习和提取、对有差异的电阻抗信息进行精确分类和量化，有利于实现对结构损伤的定量分析和表征。

主权项：1.一种基于二维卷积神经网络的损伤识别模型建立方法，其特征在于，包括：基于二维卷积神经网络构建初始神经网络模型，用于根据输入的二维数据预测结构的质量损失量；构建数据集，其中的每一条样本包括结构的质量损失量，以及相应损伤状态下，由结构在n个目标频段下的一维电导数据构造而成的二维数据；每个目标频段下的一维电导数据由该频段内的N个频率点下的电导数据构成；n和N均为正整数，且n≥2；将所述数据集划分为训练集和测试集，以样本中的二维数据为输入，以相应的质量损失量为标签信息，分别利用所述训练集和所述测试集对所述初始神经网络模型进行训练和测试，将训练后满足测试要求的模型作为所述损伤识别模型；其中，构建数据集，包括：在预设频段内扫频，并测量各频率点处结构在不同损伤状态下的电导信号；将所述预设频段划分为多个子频段，对于每一个损伤状态，分别计算结构在该损伤状态下各子频段内的电导信号相对于结构在无损伤状态下各子频段内的电导信号的偏差；每个频段内包含N个频率点；划分不同的损伤等级，不同损伤等级所对应的质量损失量范围不同；统计各损伤等级下，偏差平均值最大的n个子频段，作为相应损伤等级所对应的目标频段；对于每一个损伤状态，根据其所属损伤等级确定其所对应的目标频段，并提取该损伤状态在各目标频段内的电导信号，并将每两个目标频段内的一维电导信号通过矩阵相乘然后归一化的方式构造N×N的二维数据，由所构造的二维数据和该损伤状态下的质量损失量构成一条样本；由所有样本构成所述数据集。

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百度查询： 华中科技大学 基于二维卷积神经网络的损伤识别模型建立方法及设备