基于格拉姆角场和卷积神经网络的斜拉索损伤识别研究

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。