一种适用于小训练样本下结构动力荷载识别方法

本发明属于质量结构监测技术领域，公开了一种适用于小训练样本下结构动力荷载识别方法，先通过频响函数逆变换方法得到线性假设下荷载的估计值，将其输入物理编码神经网络通道，将实测响应输入GRU模块，最后输出荷载的估计结果，形成物理辅助的双通网络。本发明的方法与其他基于深度学习的荷载识别方法相比，由于引入物理辅助信息，所需要的训练样本更少，并且提高了荷载识别的精度，因此具有良好的应用前景。