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基于区间分析的非接触式影响线识别方法及复合反演机制研究
被引量：
3
1
作者
周云
胡健鑫
+2 位作者
周赛
裴熠麟
程依婷
《地震工程与工程振动》
CSCD
北大核心
2021年第2期24-34,共11页
近年来,一种不需要在桥梁结构布置传感器的非接触桥梁动态称重(cBWIM)方法被提出。为了对cBWIM系统的实现提供支持,文中验证了基于区间分析的支持向量机(SVM)识别影响线方法的效果。考虑到实际应用中,会出现汽车总重量无法布满总重估计...
近年来,一种不需要在桥梁结构布置传感器的非接触桥梁动态称重(cBWIM)方法被提出。为了对cBWIM系统的实现提供支持,文中验证了基于区间分析的支持向量机(SVM)识别影响线方法的效果。考虑到实际应用中,会出现汽车总重量无法布满总重估计区间而导致对轴重区间过宽估计的情况,文中通过车桥数值模拟发现轴重区间过宽估计会降低SVM影响线识别的精确性。基于影响线区间与轴重区间的相互映射关系,提出了大数据影响线识别的复合反演校验机制。所提出方法可以有效减小区间过宽估计造成的SVM影响线识别误差,并通过数值模拟对所提出方法进行了验证,其中影响线的识别误差从初始的26.09%降低到1.36%,达到了提高影响线识别准确性的目的。
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关键词
结构健康监测
桥梁影响线
桥梁动态称重
非接触式识别
复合反演
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职称材料
基于应变信号时频分析与CNN网络的车辆荷载识别方法
被引量：
7
2
作者
周云
赵瑜
+1 位作者
郝官旺
方亮
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期21-32,共12页
针对现有神经网络车辆荷载识别方法的识别精度不足且训练样本采集困难的问题,提出了一种基于应变信号时频分析与CNN网络的车辆荷载识别方法,对移动车辆总重进行荷载识别.首先,利用连续小波时频变换方法处理桥梁跨中应变信号,得到应变信...
针对现有神经网络车辆荷载识别方法的识别精度不足且训练样本采集困难的问题,提出了一种基于应变信号时频分析与CNN网络的车辆荷载识别方法,对移动车辆总重进行荷载识别.首先,利用连续小波时频变换方法处理桥梁跨中应变信号,得到应变信号的时频特征,并利用双线性插值算法将时频信号矩阵变为大小为64×64的数值矩阵,作为CNN网络的输入数据;其次,利用CNN网络的回归学习算法,在训练少量数值矩阵后直接建立应变响应与车辆荷载的映射关系,从而实现对未知车辆荷载的识别;最后,通过模拟试验发现虽然在不同路面粗糙度和噪声影响下,CNN网络的荷载识别结果会受到不同程度的影响,但在一定范围内的路面粗糙度和噪声影响下仍然能较精确地识别车辆荷载.
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关键词
CNN网络
时频分析
回归分析
车辆荷载识别
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职称材料
题名
基于区间分析的非接触式影响线识别方法及复合反演机制研究
被引量：
3
1
作者
周云
胡健鑫
周赛
裴熠麟
程依婷
机构
工程
结构
损伤诊断
湖南
省重点实验室(
湖南大学
)
湖南大学
土木工程学院
周绪红院士湖南大学新型结构体系研究中心
出处
《地震工程与工程振动》
CSCD
北大核心
2021年第2期24-34,共11页
基金
国家自然科学基金项目(51878264)
湖南省重点研发计划项目(2017SK2220)。
文摘
近年来,一种不需要在桥梁结构布置传感器的非接触桥梁动态称重(cBWIM)方法被提出。为了对cBWIM系统的实现提供支持,文中验证了基于区间分析的支持向量机(SVM)识别影响线方法的效果。考虑到实际应用中,会出现汽车总重量无法布满总重估计区间而导致对轴重区间过宽估计的情况,文中通过车桥数值模拟发现轴重区间过宽估计会降低SVM影响线识别的精确性。基于影响线区间与轴重区间的相互映射关系,提出了大数据影响线识别的复合反演校验机制。所提出方法可以有效减小区间过宽估计造成的SVM影响线识别误差,并通过数值模拟对所提出方法进行了验证,其中影响线的识别误差从初始的26.09%降低到1.36%,达到了提高影响线识别准确性的目的。
关键词
结构健康监测
桥梁影响线
桥梁动态称重
非接触式识别
复合反演
Keywords
structural health monitoring(SHM)
bridge influence line
bridge weight-in-motion
contactless identification
composite inversion
分类号
P315.9 [天文地球—地震学]
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职称材料
题名
基于应变信号时频分析与CNN网络的车辆荷载识别方法
被引量：
7
2
作者
周云
赵瑜
郝官旺
方亮
机构
工程
结构
损伤诊断
湖南
省重点实验室(
湖南大学
)
湖南大学
土木工程学院
周绪红院士湖南大学新型结构体系研究中心
湖南
农业
大学
水利与土木工程学院
出处
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期21-32,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(51878264)
湖南省交通厅科技进步与创新计划项目(201912)
长沙市科技计划项目(kq11706019)
文摘
针对现有神经网络车辆荷载识别方法的识别精度不足且训练样本采集困难的问题,提出了一种基于应变信号时频分析与CNN网络的车辆荷载识别方法,对移动车辆总重进行荷载识别.首先,利用连续小波时频变换方法处理桥梁跨中应变信号,得到应变信号的时频特征,并利用双线性插值算法将时频信号矩阵变为大小为64×64的数值矩阵,作为CNN网络的输入数据;其次,利用CNN网络的回归学习算法,在训练少量数值矩阵后直接建立应变响应与车辆荷载的映射关系,从而实现对未知车辆荷载的识别;最后,通过模拟试验发现虽然在不同路面粗糙度和噪声影响下,CNN网络的荷载识别结果会受到不同程度的影响,但在一定范围内的路面粗糙度和噪声影响下仍然能较精确地识别车辆荷载.
关键词
CNN网络
时频分析
回归分析
车辆荷载识别
Keywords
CNN network
time-frequency analysis
regression analysis
vehicle load identification
分类号
TU375.4 [建筑科学—结构工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于区间分析的非接触式影响线识别方法及复合反演机制研究
周云
胡健鑫
周赛
裴熠麟
程依婷
《地震工程与工程振动》
CSCD
北大核心
2021
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于应变信号时频分析与CNN网络的车辆荷载识别方法
周云
赵瑜
郝官旺
方亮
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
7
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职称材料
已选择
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