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申请/专利权人：台州学院
摘要：本申请公开了一种桥梁钢桥面板裂缝识别方法、设备、介质及产品，涉及桥梁安全性检测领域，该方法包括获取待识别钢桥面板特定应变测点处的应变数据；根据应变数据，利用异常数据识别模型，得到预处理后的应变数据；异常数据识别模型是利用训练数据集对基于自注意力机制的TCN‑BiGRU神经网络模型进行训练得到的；根据处理后的应变数据，利用离散小波变换法、主成分分析法和动态时间规整算法，确定对齐后的应变数据；根据对齐后的应变数据，确定多个轮载应变比；根据多个轮载应变比，利用概率密度模型，确定待识别钢桥面板是否有裂缝，并确定裂缝类型。本申请提高了裂缝识别的准确性。
主权项：1.一种桥梁钢桥面板裂缝识别方法，其特征在于，包括：获取待识别钢桥面板多个截面的多个特定应变测点处的应变数据；所述特定应变测点为待识别钢桥面板的U肋底部顺桥向和横隔板竖向的应变测点；根据所述应变数据，利用异常数据识别模型，得到预处理后的应变数据；预处理后的应变数据为剔除异常数据之后的应变数据；其中，所述异常数据识别模型是利用训练数据集对基于自注意力机制的TCN-BiGRU神经网络模型进行训练得到的；所述训练数据集包括训练用应变数据和对应的异常数据类型；所述基于自注意力机制的TCN-BiGRU神经网络模型包括依次连接的第一时间卷积网络、第二时间卷积网络、第三时间卷积网络、第一全连接层、双向传播神经网络、注意力机制层、第二全连接层、Softmax层和分类输出层；根据所述处理后的应变数据，利用离散小波变换法、主成分分析法和动态时间规整算法，确定对齐后的应变数据；根据所述对齐后的应变数据，确定多个轮载应变比；所述轮载应变比为一截面的一应变测点处的对齐后的应变数据与另一截面的相应应变测点处的对齐后的应变数据的比值；根据多个所述轮载应变比，利用概率密度模型，确定所述待识别钢桥面板是否有裂缝，并确定裂缝类型；所述概率密度模型是以轮载应变比为横坐标，以轮载应变比的概率密度为纵坐标的曲线图；所述裂缝类型为U肋与横隔板焊缝及开孔部位开裂、顶板与U肋焊缝处开裂或者顶板与横隔板焊缝处开裂。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 台州学院 一种桥梁钢桥面板裂缝识别方法、设备、介质及产品
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