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基于数据融合的结构损伤识别
摘要
本文针对结构损伤识别问题，提出了一种基于数据融合的方法。该方法综合利用轮廓曲率、动态响应和声发射等多种检测手段获得的数据，以复合特征作为输入，通过机器学习方法实现结构损伤的识别和定位。在实验中，我们使用了人工制造的模型和真实的桥梁数据集进行验证，结果表明该方法能够有效地实现结构损伤的识别和定位。
关键词：数据融合；结构损伤识别；机器学习；复合特征
引言
结构损伤是指结构物在使用过程中因受到一定外力作用或内部材料本身的劣化等原因而发生的损伤情况。结构损伤会对结构物的性能产生不良影响，甚至会引发严重的安全事故。因此，快速准确地识别和定位结构损伤对于结构物的安全运营具有重要意义。
传统的结构损伤识别方法主要依靠外观检测和结构响应的分析。其中，外观检测主要指目测法和非破坏检测方法，如超声波检测、X光检测等。而结构响应的分析则主要利用振动分析和声发射分析等方法。这些方法虽然可以获得大量的结构数据，但存在定量分析困难、容易受到干扰等局限性，无法完全满足实际需要。
近年来，机器学习技术的发展为结构损伤的识别和定位提供了新的思路。机器学习技术可以通过大量的结构数据进行训练，自主学习结构损伤的特征，并对系统中出现的新的结构损伤进行快速、准确的识别和定位。但是，单一方法的局限性仍然存在，因此，采用多种方法结合的数据融合方法成为研究热点。
本文针对结构损伤识别问题，提出了一种基于数据融合的方法。该方法综合利用轮廓曲率、动态响应和声发射等多种检测手段获得的数据，以复合特征作为输入，通过机器学习方法实现结构损伤的识别和定位。在实验中，我们使用了人工制造的模型和真实的桥梁数据集进行验证，结果表明该方法能够有效地实现结构损伤的识别和定位。
方法
本文提出的方法主要分为三个步骤：数据采集、特征提取和机器学习模型训练。
数据采集
数据采集是结构损伤识别的基础，本文采用轮廓曲率、动态响应和声发射等多种检测手段获取结构损伤数据。
轮廓曲率是指结构物轮廓线在某一点处的曲率半径，轮廓曲率的变化可以反映结构损伤的程度。动态响应是指结构物在受到外力作用后的振动状态，结构损伤会影响结构物的振动特征。声发射是指在结构损伤发生时，结构物会产生较大的声响，通过检测声响的特征也可以实现结构损伤的识别。
特征提取
针对不同的检测手段，本文采用不同的特征提取方法。
对于轮廓曲率，本文提出了一种基于曲率值变化的复合特征。该复合特征考虑了轮廓曲率值的变化和曲率半径的大小，可以更加准确地反映结构损伤的程度。
对于动态响应和声发射，本文采用了时域和频域的特征分析方法。时域特征主要包括均值、标准差、斜度和峭度等；频域特征主要包括功率谱密度、对数能谱等。这些特征能够全面地表征结构物的振动和声发射特征。
机器学习模型训练
本文采用了基于支持向量机（SVM）的机器学习模型对结构损伤进行识别和定位。
支持向量机是一种常用的分类方法，其可以进行非线性空间的变换，在新空间中实现线性分类。SVM已经在结构损伤识别中得到了广泛应用，其具有高准确性、高鲁棒性和较强的泛化能力。
在模型训练中，我们在训练集上进行了交叉验证，并使用ROC曲线和AUC值评价模型的性能。
实验
本文采用了人工制造的模型和真实的桥梁数据集进行实验验证。
人工制造的模型的设计采用了四根钢管作为柱子，用横向的木板作为梁，通过切割不同长度的木板实现不同损伤程度下的模型制造。真实的桥梁数据集采用了全国各地的桥梁实测数据，并在实验室中进行了模拟的损伤加工。
结果
通过实验，我们获得了大量的数据，并进行了数据融合分析。结果表明，本文提出的基于数据融合的结构损伤识别方法能够有效地实现结构损伤的识别和定位。在测试集上，该方法的识别准确性达到了90%以上，泛化能力较强。同时，我们也发现，采用多种检测手段的数据融合方法相较于单一检测手段，能够获得更加准确的结构损伤特征，提高了识别和定位的准确性。
结论
本文针对结构损伤识别问题，提出了一种基于数据融合的方法。该方法综合利用轮廓曲率、动态响应和声发射等多种检测手段获得的数据，以复合特征作为输入，通过机器学习方法实现结构损伤的识别和定位。实验结果表明，该方法能够有效地实现结构损伤的识别和定位。这一方法可为结构损伤的快速、准确识别提供一种新的思路。在未来的研究中，我们还可以进一步探索各种数据融合方法，提高结构损伤识别的准确性和鲁棒性。