典型文献
基于应变信号时频分析与CNN网络的车辆荷载识别方法
文献摘要：
针对现有神经网络车辆荷载识别方法的识别精度不足且训练样本采集困难的问题,提出了一种基于应变信号时频分析与CNN网络的车辆荷载识别方法,对移动车辆总重进行荷载识别.首先,利用连续小波时频变换方法处理桥梁跨中应变信号,得到应变信号的时频特征,并利用双线性插值算法将时频信号矩阵变为大小为64×64的数值矩阵,作为CNN网络的输入数据;其次,利用CNN网络的回归学习算法,在训练少量数值矩阵后直接建立应变响应与车辆荷载的映射关系,从而实现对未知车辆荷载的识别;最后,通过模拟试验发现虽然在不同路面粗糙度和噪声影响下,CNN网络的荷载识别结果会受到不同程度的影响,但在一定范围内的路面粗糙度和噪声影响下仍然能较精确地识别车辆荷载.
文献关键词：
CNN网络;时频分析;回归分析;车辆荷载识别
中图分类号：
作者姓名：
周云;赵瑜;郝官旺;方亮
作者机构：
工程结构损伤诊断湖南省重点实验室(湖南大学),湖南长沙410082;湖南大学土木工程学院,湖南长沙410082;周绪红院士湖南大学新型结构体系研究中心,湖南长沙410082;湖南农业大学水利与土木工程学院,湖南长沙410128
文献出处：
引用格式：
[1]周云;赵瑜;郝官旺;方亮-.基于应变信号时频分析与CNN网络的车辆荷载识别方法)[J].湖南大学学报（自然科学版）,2022(01):21-32
A类：
B类：
时频分析,车辆荷载识别,有神,识别精度,训练样本,样本采集,移动车辆,总重,连续小波,小波时频变换,跨中,时频特征,双线性插值,插值算法,时频信号,信号矩阵,输入数据,回归学习,应变响应,映射关系,模拟试验,不同路面,面粗糙度,噪声影响
AB值：
0.284533
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