重庆理工大学学报(自然科学) ›› 2025, Vol. 39 ›› Issue (1): 155-162.

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利用深度学习与数据融合的结构损伤识别方法

李晨阳,刘浩铭,周博文   

  1. 郑州大学机械与动力工程学院,郑州 450001
  • 发布日期:2025-02-25
  • 作者简介:李晨阳,男,博士,讲师,主要从事结构振动分析、机械设备诊断等研究,Email:lichenyang@zzu.edu.cn;通信作者 刘 浩铭,男,硕士研究生,主要从事振动结构损伤识别研究,Email:2837435228@qq.com。

  • Published:2025-02-25

摘要: 为实现高准确率、智能化的结构损伤识别,将模态频率应变能基指标以及曲率模态差作为损伤识别评价指 标,并利用卷积神经网络将二者融合进行损伤识别。以简支梁为实验对象,通过ANSYS仿真模拟不同损伤工况,提 取特征数据进行训练。仿真实验包括单位置损伤、多位置损伤以及多程度损伤的工况。这2种指标均能够对损伤位 置以及损伤程度进行有效识别,并且将2种信号进行特征级融合时,损伤识别的准确率有了进一步提高。以模态频 率应变能基指标和曲率模态差为损伤识别指标,利用深度学习和数据融合方法为结构健康监测提供了一种有效的 新途径。

关键词: 模态频率应变能基指标;曲率模态差;数据融合;仿真模拟

中图分类号: 

  • TH113.1