一种基于深度学习的桥梁有限元模型修正方法

本发明涉及一种基于深度学习的桥梁有限元模型修正方法，属于结构健康监测领域。基于深度学习的“逆代理模型”进行桥梁有限元修正的方法，将结构响应作为自变量、将结构属性作为因变量，通过输入待更新的结构属性的有限元模型对结构响应进行训练。训练集是通过执行多个有限元模型实例获得的，其中每个实例都是通过为结构属性分配随机值形成的。实验测得的结构响应可以作为训练的“逆代理模型”的输入，而用于更新有限元模型的结构属性则作为输出。本发明能够克服传统修正方法中待修正参数的数量有限难题，适用于各种桥梁有限元模型的修正。