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基于深度学习的桥梁健康监测传感器优化布置方法研究的任务书
任务书
一、课题背景
桥梁是我国重要的基础设施之一，长期以来承担着承载交通运输和地区经济发展的重任。随着经济社会的不断发展和交通运输的不断增加，桥梁使用寿命逐渐缩短，结构安全问题日益突出。因此，有效监测桥梁健康状态，确保桥梁运行安全对于保障经济社会发展有着重要意义。
传统桥梁健康监测方法主要基于传感器采集桥梁结构的物理量，如振动、位移等，对桥梁的健康状态进行评估。但是这种方法往往需要在桥梁上安装大量传感器，而传感器布设不规范可能会对桥梁的结构安全产生影响，并且人工采集的数据具有主观性和不稳定性。因此需要寻找更为高效、优化的桥梁健康监测方法。
近年来，深度学习在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域得到了广泛应用，同时也在结构健康监测领域得到了越来越多的关注。利用深度学习模型可以对结构动态响应数据进行分析和处理，不需要依赖于精确的物理参数，且能够自动学习数据特征，具有更高的精度和可靠性。因此，基于深度学习的桥梁健康监测方法可以有效缓解传统方法的缺陷。
本课题基于深度学习的桥梁健康监测方法，探讨了传感器布置对监测效果的影响，旨在提出一种优化的传感器布置方法，保障桥梁安全运行。
二、课题研究内容
1、梳理深度学习算法在结构健康监测领域的研究进展，探究其应用优势和局限性。
2、收集桥梁结构振动响应数据，进行特征提取、降维等数据预处理工作。
3、构建深度学习模型对桥梁结构健康状态进行分类预测。
4、分析传感器布置对于模型预测效果的影响，提出基于深度学习的优化传感器布置方案。
5、使用实测数据对优化的传感器布置方案进行验证和评估，分析其优缺点。
三、课题研究意义
1、基于深度学习的桥梁健康监测方法能够提高监测精度和可靠性，有效缓解传统方法的缺陷，并且可以实现自动化的监测与预警。
2、探究传感器布置对监测效果的影响，可以为桥梁监测工作者提供科学的指导，减少传感器的使用量，提高经济效益。
3、本课题探讨的研究思路和方法也可以为其他结构体系的健康监测提供参考。
四、研究计划
1、2022年6月前完成深度学习算法在结构健康监测领域的研究进展。
2、2022年7月至2022年9月，收集桥梁结构振动响应数据，并进行数据预处理，构建深度学习模型并进行模型学习和测试。
3、2022年10月至2022年12月，分析传感器布置对模型预测结果的影响，提出传感器优化布置方案。
4、2023年1月至2023年4月，使用实测数据对优化的传感器布置方案进行验证，分析优化方案的优缺点并撰写论文。
五、研究成果
1、深度学习算法在桥梁健康监测应用领域的文献调研报告。
2、桥梁结构振动响应数据集和特征提取降维处理代码。
3、基于深度学习的桥梁健康监测模型预测得分代码。
4、传感器优化布置方案及实施方法介绍。
5、论文撰写和之后的发表。
六、参考文献
1.Zhang,T.,Wang,Y.,&Yang,J.(2021).Machinelearninginstructuralhealthmonitoring:Asurvey.AdvancesinStructuralEngineering,24(4),761-774.
2.Huang,K.,&Liu,J.X.(2021).Areviewofdeeplearninginstructuralhealthmonitoring:currentstateandpromise.NeuralComputingandApplications,1-17.
3.Wang,D.,Lv,Z.,Xiao,Y.,&Ren,Y.(2020).Areviewonartificialintelligenceforstructuralhealthmonitoring.InternationalJournalofDistributedSensorNetworks,16(1),1550147720909997.
4.Lu,Y.,Huang,Y.,Zhang,H.,&Sun,H.(2019).Amethodtodeterminesensorplacementfordamagedetectionofcable-stayedbridgesbasedonsensitivityanalysisandpeakratiocriterion.StructuralHealthMonitoring,18(4),1170-1186.