基于格拉姆角场和卷积神经网络的斜拉索损伤识别研究

李延强; 韩家浩

doi:10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.20230184

石家庄铁道大学学报（自然科学版） ›› 2023, Vol. 36 ›› Issue (04) : 1 -7. DOI: 10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.20230184

基于格拉姆角场和卷积神经网络的斜拉索损伤识别研究

李延强, 韩家浩

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摘要

斜拉索是斜拉桥的重要受力构件，也是易损构件，针对此提出了一种基于格拉姆角场和卷积神经网络(GAF-CNN)的斜拉索损伤识别方法。首先，利用格拉姆角场对斜拉索进行特征提取，将斜拉索的加速度信号转化为二维图像，构建GAF图像数据集；然后，基于迁移学习构建适用于斜拉索损伤识别的CNN网络并进行训练。数值仿真结果表明，该方法能够有效识别斜拉索损伤，具有较高的准确率和良好的抗噪性能。