基于CNN-LSTM的板块结构损伤定位.

科学领域:

• 结构健康监测 结构健康监测
• 在工程领域的人工智能.
• 信号处理 信号处理

背景情况:

• 传统的方法难以从时间域信号中精确地提取特征.
• 不准确的损伤定位是板块结构识别中的一个关键挑战.
• 现有的技术往往无法有效地确定损坏位置.

研究的目的:

• 为板结构开发一种创新的损害定位方法.
• 克服传统损害识别方法的局限性.
• 使用深度学习准确预测损坏位置的坐标.

主要方法:

• 综合卷积神经网络 (CNN) 和长期短期记忆 (LSTM) 网络.
• 将一维信号数据转换为二维灰度图像,用于CNN分析.
• 利用LSTM的内存机制进行特征集成和回归预测.

主要成果:

• 拟议的方法在精确地定位板上的人工损伤方面表现出强的性能.
• 美国有线电视新闻网有效地从转换的图像数据中提取了特征.
• LSTM成功地集成了用于精确损坏坐标预测的功能.

结论:

• 联合深度学习方法为板块结构损伤检测提供了有效的解决方案.
• 这种方法可以准确地预测损坏坐标,超越了传统技术.
• 该研究证实了整合CNN和LSTM用于结构性健康监测的有效性.