一种基于卷积神经网络代理模型与贝叶斯模型的结构损伤识别方法及系统

一种基于卷积神经网络代理模型与贝叶斯模型的结构损伤识别方法及系统，本发明涉及结构工程领域，具体涉及结构损伤识别领域。为了解决现有技术无法兼顾计算精度和效率的问题，现有技术无法准确、高效地实现结构损伤识别的不确定性分析和量化的问题，本发明通过贝叶斯建模，创建损伤参数的先验、似然和后验分布。使用逆采样策略生成样本，进行有限元分析，构建数据集。设计CNN代理模型并训练，结合Metropolis‑Hasting算法形成AdaMH算法模型。利用该模型抽取后验样本，并通过误差增强模型修正偏差。更新贝叶斯模型以定位和量化结构损伤。在主流结构损伤识别中具有良好的应用前景。