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《西南交通大学》 2018年
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基于深度学习理论的桥梁损伤识别研究

谢祥辉  
【摘要】:桥梁是交通基础设施的关键,对保障国民的出行便利及经济的快速发展具有重大作用。但桥梁结构由于疲劳、超载及地震等因素影响不可避免将出现损伤,影响桥梁的通行性能,损伤严重时甚至将威胁桥梁安全,因此有必要及时准确地识别桥梁损伤。深度学习方法是近年来机器学习领域的重要研究成果,其相比传统模式识别方法在识别性能上有较大优势。但关于深度学习方法在桥梁损伤识别领域中应用的研究仍较为欠缺,因此对深度学习方法在桥梁损伤识别中的应用进行研究。主要工作内容包括:1、对深度学习的研究现状进行综述,介绍现有常用的3种深度学习方法,比较不同方法的特点,选择进一步研究堆栈降噪自动编码器在桥梁损伤识别中的应用。2、针对桥梁损伤识别的特点,构建了适合于桥梁损伤识别问题的堆栈降噪自动编码器,提出基于堆栈降噪自动编码器的桥梁损伤识别方法。3、以简支梁为例,直接采用结构加速度响应为损伤指标,应用所提方法实现了对结构损伤位置和损伤程度的识别,结果表明:基于加速度指标的堆栈降噪自动编码器方法具备较大的潜力;4、以连续梁桥为例,比较所提方法与BP神经网络方法的识别结果,对比结果表明:所提方法的识别准确性与抗噪性能皆优于BP神经网络方法且其优势在损伤位置识别上更加明显;5、基于某斜拉桥振动台试验,应用所提方法实现了对桥塔地震损伤的识别,识别结果与试验观察所得的损伤状况较为一致;6、基于某模型曲线斜拉桥试验,运用所提方法及BP神经网络方法实现了桥梁损伤的静力及动力识别,识别结果对比表明:所提方法的损伤识别效果优于BP神经网络方法,且其优势在损伤指标区分能力一般或数据质量较差的情况下更加明显。综上所述,以堆栈降噪自动编码器为代表的深度学习方法能提高桥梁损伤识别的准确性,在桥梁损伤识别领域具有良好的应用前景,但其在桥梁损伤识别领域中的广泛应用还需进一步深入研究。
【学位授予单位】:西南交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:U446

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 刘方园;王水花;张煜东;;深度置信网络模型及应用研究综述[J];计算机工程与应用;2018年01期
2 单德山;周筱航;杨景超;李乔;;结合地震易损性分析的桥梁地震损伤识别[J];振动与冲击;2017年16期
3 章敏敏;徐和平;王晓洁;周梦昀;洪淑月;;谷歌TensorFlow机器学习框架及应用[J];微型机与应用;2017年10期
4 刘帆;刘鹏远;李兵;徐彬彬;;TensorFlow平台下的视频目标跟踪深度学习模型设计[J];激光与光电子学进展;2017年09期
5 葛婷;牟宁;李黎;;基于softmax回归与图割法的脑肿瘤分割算法[J];电子学报;2017年03期
6 周飞燕;金林鹏;董军;;卷积神经网络研究综述[J];计算机学报;2017年06期
7 孟明;朱俊青;佘青山;马玉良;罗志增;;多类运动想象脑电信号的两级特征提取方法[J];自动化学报;2016年12期
8 王宪保;何文秀;王辛刚;姚明海;钱沄涛;;基于堆叠降噪自动编码器的胶囊缺陷检测方法[J];计算机科学;2016年02期
9 汪海波;陈雁翔;李艳秋;;基于主成分分析和Softmax回归模型的人脸识别方法[J];合肥工业大学学报(自然科学版);2015年06期
10 张建明;詹智财;成科扬;詹永照;;深度学习的研究与发展[J];江苏大学学报(自然科学版);2015年02期
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1 李彦冬;基于卷积神经网络的计算机视觉关键技术研究[D];电子科技大学;2017年
2 尚鑫;基于动力测试的桥梁损伤识别研究[D];长安大学;2014年
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1 吴联坤;基于TensorFlow分布式与前景背景分离的实时图像风格化算法[D];浙江大学;2017年
2 张尧;激活函数导向的RNN算法优化[D];浙江大学;2017年
3 夏林;基于全噪声自动编码器的深度神经网络优化算法[D];武汉科技大学;2016年
4 李宁;基于HHT变换的非线性结构损伤识别研究[D];哈尔滨工业大学;2013年
5 李增江;基于RBF神经网络的桥梁损伤多重分步识别[D];华中科技大学;2013年
6 黄振兴;震后桥梁结构时频域损伤诊断研究[D];西南交通大学;2012年
7 张俊英;车致振动作用下的桥梁时频域损伤识别研究[D];西南交通大学;2012年
8 李琛;Hilbert-Huang变换用于频变特征提取[D];南京大学;2011年
9 刘文钊;Hilbert-Huang变换理论与应用研究[D];国防科学技术大学;2009年
10 孙卫泉;基于支持向量机的梁桥损伤识别[D];西南交通大学;2008年
【共引文献】
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1 张怡佳;茅耀斌;;基于双流卷积神经网络的改进人体行为识别算法[J];计算机测量与控制;2018年08期
2 李嘉伟;任立红;丁永生;陈磊;;基于免疫优化的脑电自适应集成分类方法研究[J];机电工程;2018年08期
3 张涛;宋建涛;;基于马尔科夫模型和卷积神经网络的异常数据检测方法[J];物联网技术;2018年08期
4 艾飞玲;马圆;田思佳;王肖楠;张凤;郭秀花;;深度学习在医学图像分析中的研究进展[J];北京生物医学工程;2018年04期
5 张文元;赵卫国;晋涛;俞华;王伟;;多神经网络与证据理论的变压器故障诊断方法[J];高压电器;2018年08期
6 管姝;张骞予;谢红薇;强彦;程臻;;CT影像识别的卷积神经网络模型[J];计算机辅助设计与图形学学报;2018年08期
7 程玉柱;顾权;王众辉;李赵春;;基于深度学习的木材缺陷图像检测方法[J];林业机械与木工设备;2018年08期
8 陈镇洪;廖昌华;陈翰波;;人工智能在金融行业各环节的应用实践[J];金融科技时代;2018年08期
9 张荣;李伟平;莫同;;深度学习研究综述[J];信息与控制;2018年04期
10 孙威;;初探人工智能与电气自动化结合的应用思路[J];价值工程;2018年26期
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1 王贤强;温度影响下钢筋混凝土简支梁桥动力特性分析与损伤识别方法研究[D];吉林大学;2017年
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1 胡晨昊;光纤传感器形貌测量中三维表面还原的关键技术[D];中北大学;2018年
2 贺敏;迁移学习在湿式球磨机负荷参数软测量中的研究与应用[D];太原理工大学;2018年
3 杜喜朋;基于混沌理论的结构地震响应及损伤分析[D];福建工程学院;2018年
4 郭新然;基于视觉的人体行为识别技术研究[D];北方工业大学;2018年
5 刘文娟;基于数据的臭氧发生过程控制及故障诊断研究[D];北方工业大学;2018年
6 胡荣辉;基于大数据技术的粮仓智能通风策略研究[D];河南工业大学;2018年
7 胡秀;基于卷积神经网络的图像特征可视化研究[D];太原理工大学;2018年
8 谢祥辉;基于深度学习理论的桥梁损伤识别研究[D];西南交通大学;2018年
9 宋永强;基于栈式降噪自编码器降维的物联网分层入侵检测模型[D];兰州大学;2018年
10 王小春;神经网络在排序算法模拟中的应用研究[D];兰州大学;2018年
【二级参考文献】
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1 张善文;张传雷;丁军;;基于改进深度置信网络的大棚冬枣病虫害预测模型[J];农业工程学报;2017年19期
2 徐丽坤;刘晓东;向小翠;;基于深度信念网络的遥感影像识别与分类[J];地质科技情报;2017年04期
3 黄寿喜;邱卫根;;基于改进的深度信念网络的人脸表情识别[J];计算机工程与设计;2017年06期
4 李楠;;城市物流效率分析自适应DBN算法研究[J];计算机工程与应用;2017年12期
5 杨瑞;张云伟;苟爽;支艳利;;Gabor特征与深度信念网络结合的人脸识别方法[J];传感器与微系统;2017年05期
6 周飞燕;金林鹏;董军;;基于集成学习的室性早博识别方法[J];电子学报;2017年02期
7 高鑫;欧阳宁;袁华;;基于快速去噪和深度信念网络的高光谱图像分类方法[J];桂林电子科技大学学报;2016年06期
8 吴进;严辉;王洁;;采用局部二值模式与深度信念网络的人脸识别[J];电讯技术;2016年10期
9 翟文洁;闫琰;张博文;殷绪成;;基于混合深度信念网络的多类文本表示与分类方法[J];情报工程;2016年05期
10 李本威;林学森;杨欣毅;赵勇;宋汉强;;深度置信网络在发动机气路部件性能衰退故障诊断中的应用研究[J];推进技术;2016年11期
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1 徐典;结构损伤识别方法与传感器优化布置研究[D];重庆大学;2011年
2 贺瑞;大跨桥结构监测系统的模态识别和误差分析及损伤识别[D];清华大学;2009年
3 杨雅勋;基于动力测试的桥梁结构损伤识别与综合评估理论研究[D];长安大学;2008年
4 黄盛楠;钢筋混凝土梁桥损伤识别方法的研究[D];清华大学;2008年
5 徐士代;环境激励下工程结构模态参数识别[D];东南大学;2006年
6 郭健;基于小波分析的结构损伤识别方法研究[D];浙江大学;2004年
7 王茂龙;结构损伤识别与模型更新方法研究[D];东南大学;2003年
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1 李幸超;基于循环神经网络的轨迹位置预测技术研究[D];浙江大学;2016年
2 苏延文;基于Hilbert-Huang变换的桥梁结构模态参数识别[D];西南交通大学;2011年
3 何源;基于支持向量机的大跨度斜拉桥静力损伤识别研究[D];西南交通大学;2011年
4 江定宇;大跨度桥梁的精细化损伤识别研究[D];浙江大学;2011年
5 刘越;震后桥梁结构的时域损伤识别[D];西南交通大学;2010年
6 刘智;基于统计模式识别的空间钢结构损伤预警[D];哈尔滨工业大学;2010年
7 赵康德;基于小波变换和Lipschitz指数的水泵故障诊断研究[D];江苏大学;2010年
8 张树清;大跨度自锚式悬索桥损伤识别试验研究[D];西南交通大学;2010年
9 张勇;基于曲率模态变化率指标的结构损伤识别方法研究[D];武汉理工大学;2010年
10 王茂强;基于支持向量机的大跨度连续刚构桥损伤识别[D];西南交通大学;2009年
【相似文献】
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1 陈志刚;;基于结构振动的损伤识别技术研究进展[J];山西建筑;2007年06期
2 李小平;郑世杰;;基于遗传算法和拓扑优化的结构多孔洞损伤识别[J];振动与冲击;2011年07期
3 裴元义;毕枫桐;朱峰林;;基于时域损伤识别的单一类型信号传感器布置优化方法[J];水电与新能源;2018年08期
4 陈家照;毛行;;火箭蒙皮上L型梁损伤识别方法的仿真研究[J];噪声与振动控制;2018年S2期
5 朱福春;刘静;;基于有限元模型的吊索损伤识别与定位的研究[J];公路交通科技(应用技术版);2015年09期
6 豆征;王欣;;基于离心加权的桁架早期损伤识别[J];起重运输机械;2007年05期
7 陈孝珍,朱宏平,陈传尧;灰色相关性分析在结构静力损伤识别中的应用[J];力学与实践;2005年03期
8 德吉卓嘎;杨建喜;;基于神经网络的多参数损伤识别[J];黑龙江科技信息;2011年06期
9 张广法;王立军;矫林;;基于能量密度的悬臂梁损伤识别[J];舰船电子工程;2014年02期
10 付春雨;单德山;李乔;;基于支持向量机的静力损伤识别方法[J];中国铁道科学;2010年05期
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1 路玲玲;宋宏伟;黄晨光;;基于振动特性的金属点阵夹层板损伤识别方法研究[A];第八届全国高超声速科技学术会议论文摘要集[C];2015年
2 黄永;李惠;欧进萍;;基于分形理论和小波包变换的损伤识别方法[A];第六届全国土木工程研究生学术论坛论文集[C];2008年
3 张石磊;陈少峰;王焕定;王伟;;损伤识别指标的模糊层次分析[A];第八届全国地震工程学术会议论文集(Ⅱ)[C];2010年
4 唐达;曾宪鹏;武文华;王延林;岳前进;谢斌;王世圣;冯加果;;基于监测的非线性动力系统损伤识别的研究[A];第十八届中国海洋(岸)工程学术讨论会论文集(上)[C];2017年
5 陈有亮;王容;;基于模态曲率小波变换的T型简支梁损伤识别研究[A];《工业建筑》2017年增刊II[C];2017年
6 宋宏伟;黄晨光;;基于动力学特性的轻质金属点阵夹层板损伤识别研究[A];中国力学大会-2015论文摘要集[C];2015年
7 杜思义;陈淮;殷学纲;;基于应变模态的连续梁桥损伤识别研究[A];第十二届全国结构工程学术会议论文集第Ⅲ册[C];2003年
8 赵红兵;顾元宪;;基于极大极小化模型的损伤识别方法[A];中国力学学会学术大会'2005论文摘要集(下)[C];2005年
9 翟广坤;尚柏林;何吕龙;;基于双曲定位的薄板损伤识别与概率成像[A];航空保障设备发展——2017年首届航空保障设备发展论坛论文集[C];2017年
10 周润芳;侯吉林;张青霞;潘峰;;基于条件数的虚拟质量优化布置与损伤识别方法[A];第26届全国结构工程学术会议论文集(第Ⅱ册)[C];2017年
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1 赵红兵;基于“能量测试”和优化方法的结构单元损伤识别[D];大连理工大学;2005年
2 袁旭东;基于不完备信息土木工程结构损伤识别方法研究[D];大连理工大学;2005年
3 张清华;基于概率可靠度的结构损伤识别理论研究及应用[D];西南交通大学;2006年
4 谢峻;基于振动的桥梁结构损伤识别方法研究[D];华南理工大学;2003年
5 闻骥骏;工程结构损伤识别的反问题研究[D];武汉理工大学;2006年
6 黄天立;结构系统和损伤识别的若干方法研究[D];同济大学;2007年
7 荆龙江;预应力混凝土斜拉桥损伤识别理论及应用研究[D];浙江大学;2007年
8 施洲;基于动力测试的桥梁结构损伤识别及性能评定理论与应用研究[D];西南交通大学;2007年
9 谭冬梅;基于小波分析的空间杆系结构的损伤识别[D];武汉理工大学;2007年
10 孙砚飞;基于光纤光栅传感的桥梁损伤识别与评估系统研究[D];武汉理工大学;2008年
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1 谢祥辉;基于深度学习理论的桥梁损伤识别研究[D];西南交通大学;2018年
2 刘凯;基于冲击响应的公路桥梁柱式墩损伤识别方法研究[D];北京交通大学;2018年
3 安宁;基于单模态Lamb波的板状结构损伤识别方法[D];哈尔滨工程大学;2017年
4 孙海蛟;曲率模态分析法在梁桥损伤识别中的应用[D];吉林建筑大学;2018年
5 郝达靖;多跨连续梁桥的损伤识别研究[D];吉林建筑大学;2018年
6 黎赫东;基于自回归滑动平均模型与车桥耦合理论的连续刚构桥损伤识别研究[D];华中科技大学;2016年
7 喻劲森;基于FBG的汽轮机旋转叶片动应变检测和损伤识别[D];武汉理工大学;2015年
8 孟令宇;连续梁预应力损失检测及损伤识别研究[D];天津大学;2017年
9 董照亮;基于改进近似贝叶斯计算的概率损伤识别方法[D];福州大学;2015年
10 褚桂勋;基于动力参数的钢筋混凝土梁高温损伤识别研究[D];青岛理工大学;2018年
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