摘要
本发明属于结构损伤识别领域,并具体公开了一种板式无砟轨道结构CA砂浆层损伤识别方法及系统,其包括:将激励力输入至具有不同刚度损伤参数的板式无砟轨道结构有限元模型中,得到加速度响应;所述刚度损伤参数反应砂浆层的损伤位置和程度;基于激励力、刚度损伤参数和加速度响应构建训练集;通过训练集对卷积神经网络模型进行训练,以训练好的卷积神经网络模型作为代理模型;以不同激励力下待测结构的加速度响应为实际测试值、调用代理模型输出的加速度响应为预测值,采用稀疏贝叶斯学习方法得到待测结构刚度损伤参数的最大后验估计值,从而确定待测结构的损伤位置及程度。本发明可实现板式无砟轨道CA砂浆层损伤的高效准确识别。
技术关键词
板式无砟轨道结构
损伤识别方法
卷积神经网络模型
待测结构
砂浆
刚度
拉丁超立方抽样
加速度
长短期记忆神经网络
调用代理模型
稀疏贝叶斯学习
参数
一维卷积神经网络
多层感知机
粒子
构建训练集
残差预测
损伤识别系统
结构损伤识别
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心理
卷积神经网络模型
数据采集模块
混凝土路面
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卷积神经网络模型
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数据
排水管道
卷积神经网络模型
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运维决策数据
图像
信道估计值
编码
信道估计方法
导频符号
插值算法