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| 结构状态识别与评估的机器学习方法研究进展 | |
| 引用本文： | 黄永,鲍跃全,李惠.结构状态识别与评估的机器学习方法研究进展[J].力学进展,2023(4):774-792. |
| 作者姓名： | 黄永 鲍跃全 李惠 |
| 作者单位： | 哈尔滨工业大学土木工程学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(51921006,51978216,U2139209,52192664)资助项目； |
| 摘 要： | 结构健康监测通过在大型工程结构上安装多类型传感器,感知、采集、传输和处理多元数据,已经成为保障重大工程结构安全的重要手段.随着结构健康监测系统的广泛应用,产生了海量的监测数据,如何通过监测数据识别和评估结构状态与安全是核心科学问题之一.由于土木工程结构的复杂性,状态识别与评估的核心难点是高维问题优化与求解,机器学习在高维问题求解方面具有很强的能力,为该问题的解决提供了新的思路.本文重点阐述机器学习在结构模态识别、损伤识别及可靠性评估等方面的研究进展,并讨论未来在该研究方向的发展趋势. |
| 关 键 词： | 结构损伤识别 模态识别 安全评定 机器学习 结构健康监测 |