一种基于改进通道注意力机制和一维卷积神经网络的结构损伤识别方法及系统

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一种基于改进通道注意力机制和一维卷积神经网络的结构损伤识别方法及系统
申请号:CN202510812780
申请日期:2025-06-18
公开号:CN120316593B
公开日期:2025-08-26
类型:发明专利
摘要
本发明属于结构损伤识别领域,公开了一种基于改进通道注意力机制和一维卷积神经网络的结构损伤识别方法及系统,该方法具体包括:建立无损结构和不同损伤位置结构的实验模型;对待测结构施加激励,测得各数据采集点的加速度时程数据,并进行数据预处理;构建数据集,并将数据集划分为训练集和测试集;基于改进的通道注意力机制和一维卷积神经网络构建神经网络模型,利用训练集进行训练;将测试集的数据输入训练后的卷积神经网络模型计算,得到结构损伤识别结果。本发明可精准识别出结构损伤位置,并量化不同传感器通道的重要程度。
技术关键词
通道注意力机制 一维卷积神经网络 卷积神经网络模型 结构损伤识别方法 多通道传感器数据 加速度 无损结构 构建卷积神经网络 结构损伤识别系统 全局平均池化 模块 积层 训练集 样本 时序
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