一种基于混合深度学习模型的大型结构动力响应预测方法

本发明涉及一种基于混合深度学习模型的大型结构动力响应预测方法，包括：建立大型结构的有限元模型；利用激振器测量大型结构的模态参数，并根据大型结构的模态参数对大型结构的有限元模型进行修正；利用修正后的有限元模型模拟仿真大型结构在动态荷载下的动力响应；同时使用传感器实际采集的大型结构在动态荷载下的动力响应；通过模拟仿真和实际采集的大型结构在动态荷载下的动力响应构建训练集；根据构建的训练集对混合式深度学习模型进行训练；将作用在大型结构上的动态荷载，并输入训练好的深度学习模型预测得到大型结构的动力响应。本发明提升了预测效率和准确性，增强了模型的泛化能力，使其能够适应各种不同的环境和条件。