基于深度学习的桥梁健康监测数据分析关键技术研究

况模拟?23Р3.4.3 北黎大桥仿真模型试验数据预处理?23Р3.5 本章小结?24Р第四章基于深度学习的结构损伤识别研究?26Р4.1 引言?26Р4.2 基于传统机器学习方法SVM的结构损伤识别?26Р4.2.1 支持向量机?26Р4.2.2 基于SVM的北黎大桥仿真模型实验?31Р4.3 基于深度学习的结构损伤识别研究?32Р4.3.1 MLP神经网络?32Р4.3.2 基于MLP的仿真模型损伤识别?36Р4.3.3 LSTM神经网络?40Р4.3.4 基于LSTM的仿真模型损伤识别?45Р4.4 仿真实验结果?49Р4.5 本章小结?50Р第五章基于Bookshelf框架模型结构损伤识别?51Р5.1 引言?51Р5.2 实验平台简介?51Р5.2.1 硬件平台?51Р5.2.2 软件平台?51Р5.3 Bookshelf框架模型简介?51Р5.3.1 框架介绍?51Р5.3.2 测试方法及数据采集?53Р5.3.3 Bookshelf框架损伤工况模拟?54Р5.4 基于PCA方法的实验数据预处理?55Р5.5 基于SVM方法的Bookshelf框架结构损伤识别?61Р5.6 基于MLP方法的Bookshelf框架结构损伤识别?63Р5.6.1 基于MLP的模型结构设计?63Р5.6.2 损失函数设定?64Р5.6.3 模型训练实验?65Р5.6.4 模型测试实验?68Р5.7 基于LSTM方法的Bookshelf框架结构损伤识别?70Р5.7.1 基于LSTM的模型结构设计?70Р5.7.2 损失函数设定?72Р5.7.3 模型训练实验?72Р5.7.4 模型测试实验?74Р5.8 实验结果与分析?76Р5.9 本章小结?77Р第六章全文总结与展望?78Р6.1 全文总结?78Р6.2 后续展望?79Р致谢?80Р参考文献?81Р攻读硕士学位期间取得的成果?85