聯(lián)合CNN與LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的斜拉索損傷識別方法

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摘要： 索結(jié)構(gòu)中，拉索響應(yīng)與損傷之間處于高度非線性狀態(tài)，常規(guī)數(shù)學(xué)模型對拉索損傷識別普遍存在精度欠佳問題。針對該問題創(chuàng)建了七絲鋼絞線的拉索有限元模型，提出基于組合指標(biāo)的CNN&LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)損傷識別方法。借助該拉索有限元模型模擬4類損傷工況，分類提取響應(yīng)。對比分析總能量變化率、頻率、能量比偏差與能量比方差等不同指標(biāo)對損傷程度的表征，建立能量與頻率相結(jié)合的組合損傷指標(biāo)。（剩余9579字）