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提出一种深度学习的桥墩结构损伤识别方法,该方法通过迁移学习(TL)将源模型的权重和参数转移到目标模型上,加快深度模型的训练速度、提升模型损伤识别精度。使用连续小波变换将振动信号转换成时频图作为深度模型的输入,构建可识别砼结构损伤的深度模型,该模型的固定部分使用源模型的权重和参数,非固定部分的权重和参数使用新的数据训练得到;通过试验及仿真对该模型的有效性进行验证,试验方面使用砼桥梁在有损伤和无损伤时的振动信号,仿真采用ABAQUS/CAE建立砼塑性损伤识别模型(CDP)并采集振动信号;将文中方法与从零开始训练的深度卷积神经网络(CNN)及支持向量机(SVM)方法进行对比,文中方法在试验数据上的识别精度达99.1%,在仿真数据上的精度达100%,相对于传统识别方法,该方法可提高损伤识别精度和模型训练速度。 相似文献
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特殊车辆通过桥涵前需要进行桥梁安全性评估,依托重庆市采购的101 m型登高平台消防车,该车辆载重63 t,在明确车辆特性的基础上,研究了该消防车作用下主跨5~50 m范围内的简支梁梁桥、两跨连续梁桥和三跨连续梁桥控制断面内力响应,同时分析了该车辆对桥面板局部作用行为。研究表明消防车作用下单车道荷载效应显著大于规范值,最大达1.5倍;而两车道荷载效应约为规范计算值的0.8倍以下。说明该车辆应该严禁在单车道桥梁上运行,可根据桥梁特点选择在两车道或多车道桥梁上行走。 相似文献