一种基于超声导波的在役结构跨域预应力识别方法

本发明提供一种基于超声导波的在役结构跨域预应力识别方法，包括：采集在役情况下钢绞线的超声波导信号；将在役情况下钢绞线的超声波导信号输入至目标机器学习模型，得到在役情况下钢绞线的预应力预测值，其中，目标机器学习模型是根据经过映射后的源域超声波导信号特征矩阵以及对应预应力作为样本进行训练得到，源域超声导波信号为实验状态下钢绞线处于不同预应力的超声波导信号，映射过程为以源域超声波导信号的特征参数与在役情况下钢绞线的超声波导信号的特征参数分布差异最小化为目标进行映射。通过实施本发明，能够有效解决源域和目标域之间特征分布差异的问题，并且可以减少目标域样本的需求，降低数据采集难度，同时提高模型的训练效率。