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融合自适应嵌入和跨通道注意力机制的桥梁结构状态评估
1
作者
陈泽鹏
刘琪钿
+2 位作者
孟思臣
陈舟
余岭
《振动与冲击》
北大核心
2025年第18期199-208,共10页
桥梁结构状态评估是桥梁结构维修养护和增强结构抗灾能力的重要前提,而结构损伤识别则是其中的核心研究内容。针对既有方法存在损伤特征指标敏感性不足、全局关注及跨通道耦合能力较弱的问题,提出一种融合自适应嵌入和跨通道注意力机制...
桥梁结构状态评估是桥梁结构维修养护和增强结构抗灾能力的重要前提,而结构损伤识别则是其中的核心研究内容。针对既有方法存在损伤特征指标敏感性不足、全局关注及跨通道耦合能力较弱的问题,提出一种融合自适应嵌入和跨通道注意力机制的桥梁结构损伤识别(adaptive embedding and cross-channel attention mechanisms assisted Transformer neural network,AECCA-former)新方法。该方法以Transformer神经网络为核心框架,在特征提取层中采用融合重叠块嵌入和扩张重叠块嵌入的自适应嵌入机制,以实现特征向量自适应嵌入,提升了分块编码的灵活性以应对不同工况的结构损伤识别需求。此外,在Transformer编码器中采用跨通道注意力机制进行特征提取,增强了所提方法在多通道测量响应上的特征提取能力。弹性支撑梁桥数值模拟表明,AECCA-former具有更优的特征提取性能,且在复杂损伤工况下能够提供更可靠、准确和具鲁棒性的结构损伤识别结果。Z24大桥工程实践结果表明,AECCA-former能够有效识别实桥损伤,且少量传感器对结构损伤识别精度影响较小。
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关键词
桥梁结构状态评估
结构损伤识别
TRANSFORMER
自适应扩张重叠块嵌入
跨通道注意力
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职称材料
题名
融合自适应嵌入和跨通道注意力机制的桥梁结构状态评估
1
作者
陈泽鹏
刘琪钿
孟思臣
陈舟
余岭
机构
佛山大学土木与交通学院
暨南大学力学与建筑工程学院
出处
《振动与冲击》
北大核心
2025年第18期199-208,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(52008109,52178290,51678278)。
文摘
桥梁结构状态评估是桥梁结构维修养护和增强结构抗灾能力的重要前提,而结构损伤识别则是其中的核心研究内容。针对既有方法存在损伤特征指标敏感性不足、全局关注及跨通道耦合能力较弱的问题,提出一种融合自适应嵌入和跨通道注意力机制的桥梁结构损伤识别(adaptive embedding and cross-channel attention mechanisms assisted Transformer neural network,AECCA-former)新方法。该方法以Transformer神经网络为核心框架,在特征提取层中采用融合重叠块嵌入和扩张重叠块嵌入的自适应嵌入机制,以实现特征向量自适应嵌入,提升了分块编码的灵活性以应对不同工况的结构损伤识别需求。此外,在Transformer编码器中采用跨通道注意力机制进行特征提取,增强了所提方法在多通道测量响应上的特征提取能力。弹性支撑梁桥数值模拟表明,AECCA-former具有更优的特征提取性能,且在复杂损伤工况下能够提供更可靠、准确和具鲁棒性的结构损伤识别结果。Z24大桥工程实践结果表明,AECCA-former能够有效识别实桥损伤,且少量传感器对结构损伤识别精度影响较小。
关键词
桥梁结构状态评估
结构损伤识别
TRANSFORMER
自适应扩张重叠块嵌入
跨通道注意力
Keywords
bridge condition assessment
structural damage detection
Transformer neural network
adaptive dilated overlapping patch embedding
cross-channel attention
分类号
TH212 [机械工程—机械制造及自动化]
TH213.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合自适应嵌入和跨通道注意力机制的桥梁结构状态评估
陈泽鹏
刘琪钿
孟思臣
陈舟
余岭
《振动与冲击》
北大核心
2025
0
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