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基于信息融合的结构损伤识别研究的中期报告
首先介绍本项目的研究背景。结构健康监测是保证结构安全、延长结构寿命的重要手段之一。近年来，结构健康监测技术得到了快速发展，但由于结构的复杂性和非线性特性，目前的监测技术往往只能对结构表面进行监测，而对深部结构缺乏有效的监控手段。因此，开发能够对结构内部进行监测和损伤识别的技术，对于提高结构安全、减少事故风险具有重要实际意义。
本研究旨在开发一种基于信息融合的结构损伤识别方法，通过多种传感器监测结构，利用数据融合的方式，对结构的损伤情况进行综合分析和识别。具体的研究内容和进展如下：
1.研究结构监测系统，包括传感器的选择和布置、数据采集与传输等方面。目前，我们已经在一栋钢筋混凝土框架结构上安装了加速度计、位移传感器和应变计等多种传感器，数据已经开始采集和存储。
2.对采集到的数据进行预处理和特征提取，为后续的数据融合和损伤识别做准备。我们采用了信号处理和机器学习等方法，对传感器采集到的振动、位移和应变等数据进行分析和处理，提取出了多种特征，并进行了初步的特征筛选。
3.建立结构损伤模型，利用机器学习等方法，对结构进行建模和仿真，预测结构的损伤状态。我们采用了多种基于模型的方法，包括有监督学习和无监督学习，初步建立了结构损伤模型并进行了模拟实验。
4.开展数据融合研究，采用多种数据融合方法，将从不同传感器采集到的数据进行融合，提高结构损伤识别的准确性和鲁棒性。我们目前采用了多传感器数据融合的方法和基于卡尔曼滤波器的滤波融合方法，并对比了它们的表现。
总体来讲，本项目已经初步建立了基于信息融合的结构损伤识别方法的技术框架，完成了一些基础性的研究工作。未来的研究方向包括深入研究数据融合和模型建立方法，进一步优化和提高结构健康监测的准确性和可靠性。