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摘要
本发明公开了一种基于模态学习的全局动应变测量方法,包括以下步骤,首先对动态数据进行采集；首先采集到振动位移和动态应变量；其次为模态学习模型的建立；首先根据模态扩展、振动位移和动态应变量之间的关系建立目标函数；其次采用机器学习算法对目标函数中的振型函数系数、模态坐标进行优化：模态学习模型的训练学习,主要包括初始值的设定和两个训练过程；本发明采用模态学习方法,通过对少量的实测数据进行训练,即可得对结构的全局动应变进行预测；同时本发明能够在不关闭测试设备的情况下连续校准现场测量数据,还可能为动态对象提供完整的三维位移和应变信息；而且本发明新的测量数据可作为训练集对测量结果进行校准。
- 出版日期2019-3-14
- 单位合肥工业大学
