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武昌做网站哪家专业,如何创建一个软件,wordpress+主题加速,东莞市做网站的最好的是哪家的论文题目#xff1a;Impact Monitoring of Large and Complex Structures Based on Transfer Learning#xff08;基于迁移学习的大型复杂结构冲击监测#xff09; 会议#xff1a;IWSHM2023 国际结构健康监测研讨会 摘要#xff1a;飞机结构冲击监测对飞机安全运行具有重…论文题目Impact Monitoring of Large and Complex Structures Based on Transfer Learning基于迁移学习的大型复杂结构冲击监测会议IWSHM2023 国际结构健康监测研讨会摘要飞机结构冲击监测对飞机安全运行具有重要意义。然而飞机结构往往结构复杂增加了信号在传输过程中的不确定性。传统的冲击监测方法需要通过密集的传感器阵列获取足够的结构变化信号才能获得良好的监测结果。但是太多的传感器会增加飞机的运营成本。因此本文采用稀疏传感器阵列布置提出从区域到点位的两步冲击监测策略采用深度学习和传统方法对冲击事件进行监测。首先将测试结构划分为一定大小的若干区域利用卷积神经网络训练出能够精确定位区域的模型;在此过程中针对飞机结构尺寸较大训练数据获取困难的特点采用模型微调的迁移学习策略将训练好的源域模型特征知识转移到目标域模型中降低了数据获取和训练模型所需的成本。第二步在精确区域定位的基础上采用加权质心法估计冲击位置。引言随着航空工业的快速发展飞机结构的安全监测变得愈发重要。传统的人工目视检查方法不仅耗时耗力而且难以应对大型复杂结构。本文将详细解读一篇发表在IWSHM2023国际结构健康监测研讨会上的研究论文该论文提出了一种基于迁移学习的创新性冲击监测方法为解决航空结构健康监测领域的关键挑战提供了新思路。研究背景与面临的挑战1. 传统方法的局限性飞机在服役过程中经常遭受各种冲击这些冲击可能会损害结构完整性威胁飞行安全。传统的冲击监测方法主要面临以下挑战密集传感器阵列要求传统方法需要布置大量传感器才能获得足够的结构变化信号这显著增加了系统成本和飞机的额外重量负担数学建模困难基于模型的方法需要建立应力波速度-到达时间-传感器间距的精确数学关系但飞机结构复杂材料参数难以准确获取信号传输不确定性飞机结构包含大量加强结构铆钉、加强筋等这些复杂结构增加了信号传输过程中的不确定性2. 神经网络方法的困境尽管神经网络方法在理论上可以避免复杂的数学建模但在实际应用中遇到了更为棘手的数据问题训练数据稀缺飞机结构尺寸巨大获取充足的训练数据样本极其困难且代价高昂数据采集风险在真实飞机结构上进行大规模数据采集可能会对结构造成损伤存在安全隐患训练成本高昂传统神经网络训练需要大量时间和计算资源论文的核心创新点针对上述挑战该研究提出了一套创新性的解决方案主要包括以下几个方面创新点1稀疏传感器阵列设计与传统方法不同该研究采用稀疏传感器阵列布置策略。在测试结构上传感器在垂直和水平方向的间距分别为500mm和240mm大大减少了传感器数量从而降低了系统成本和飞机额外负载。创新点2两步定位策略该研究提出了从区域到点的创新性两步定位策略区域定位第一步将测试结构划分为若干小区域500mm×240mm每个区域进一步细分为16个子区域。利用卷积神经网络CNN的强大分类能力将区域定位问题转化为分类问题点定位第二步在精确区域定位的基础上采用加权质心算法进行精确的点位置预测创新点3迁移学习策略这是论文最核心的创新点。研究采用模型微调Fine-tuning的迁移学习方法源域训练首先在源域一个选定的区域收集数据并训练一个性能良好的模型特征迁移冻结并固定浅层卷积网络层这些层提取通用特征如轮廓、边缘等只重新训练深层卷积层提取特定损伤特征目标域应用将训练好的源域模型特征知识迁移到目标域模型避免从零开始训练这种方法的优势在于由于不同区域的结构具有相似性它们的初始特征也相似。通过迁移学习可以大幅减少目标域所需的训练数据量和训练时间显著降低训练成本。创新点4加权质心算法在精确区域定位的基础上研究采用加权质心算法进行点位置估计。该算法的核心思想是计算新冲击信号与各标准点信号的相似度作为权重距离越近的标准点信号受结构影响越小相似度越高对应权重越大通过加权平均计算冲击点的最终坐标方法论详解1. 卷积神经网络架构研究使用的CNN主要包含以下层次结构卷积层提取输入数据的特征实现局部连接和权重共享大幅减少参数数量池化层压缩和降维减少训练参数防止过拟合激活函数采用ReLU函数利用其线性非饱和特性加速随机梯度下降的收敛全连接层使用Softmax函数以概率形式呈现分类结果2. 迁移学习实施步骤实现迁移学习的具体流程如下在源域区域收集冲击数据并训练CNN模型至收敛识别目标域区域结构特征与源域相似的其他区域冻结源域模型的浅层卷积层参数保留通用特征提取能力收集少量目标域数据重新训练深层网络验证迁移后模型在目标域的性能3. 实验装置实验采用的测试件规格如下材料铝合金尺寸3750mm × 2000mm × 2mm传感器类型压电传感器PZT传感器布置每个小区域中心位置间距500mm垂直× 240mm水平结构特点背面有大量加强结构铆钉、加强筋等每个区域包含不同类型和数量的加强结构实验结果与分析1. 迁移学习的有效性实验在三个不同的目标域A、B、C上验证了迁移学习的效果得出以下重要结论数据量影响无论是否使用迁移学习增加训练数据量都能有效提升模型精度训练效率提升使用迁移学习后目标模型可以从源模型获得部分特征知识显著减少所需训练数据量和训练时间收敛速度加快相比未使用迁移学习的模型迁移学习模型能在更短时间内收敛初始精度优势迁移学习模型的初始验证精度明显优于从零开始训练的模型2. 冲击定位精度研究在结构上选择了12个测试点进行验证这些测试点均匀分布在各种加强结构如铆钉、加强筋上涵盖了所有可能的冲击场景。定位误差通过相对误差公式计算其中dis_x和dis_y分别表示传感器在水平和垂直方向的间距。表1冲击定位结果统计编号实际位置预测位置Error_x(%)Error_y(%)1(2,2)(3.5,3.3)3.05.42(8,2)(10.1,3.3)4.25.43(14,2)(17.8,3.2)7.65.04(20,2)(16.8,4.6)6.44.65(2,6)(4.6,4.5)5.26.36(8,6)(10.2,7.4)4.45.87(14,6)(16.3,4.8)4.65.08(20,6)(22.7,4.4)5.46.79(2,10)(2.9,11.8)1.87.510(8,10)(6.7,11.8)2.67.511(14,10)(16.1,11.5)4.26.312(20,10)(22.8,11.8)5.67.5平均值——4.66.1从结果可以看出该方法在各种结构特征的测试点上都能实现有效定位平均相对误差控制在较低水平x方向为4.6%y方向为6.1%。这表明结合迁移学习的CNN和加权质心算法的两步策略能够有效应对复杂结构的冲击监测需求。总结与展望主要贡献该研究的主要贡献可以总结为以下几点成本降低通过采用稀疏传感器阵列显著减少了监测设备给飞机带来的额外重量负担和运营成本精度保证证明了CNN可以完成精确的区域定位在此基础上加权质心算法能够完成冲击位置的精确预测效率提升采用模型微调的迁移学习思想避免了不必要的初始特征提取和模型训练过程大幅降低了数据采集和模型训练的成本应用前景这项研究为航空结构健康监测领域提供了一个实用且高效的解决方案。其核心思想——通过迁移学习克服数据稀缺问题不仅适用于飞机结构监测还可以推广到其他大型复杂结构的监测场景如桥梁和建筑结构的健康监测风力发电机叶片的损伤检测船舶结构的完整性评估压力容器和管道的安全监测未来研究方向虽然该研究取得了显著成果但仍有一些值得进一步探索的方向多源域迁移研究如何从多个源域同时迁移知识进一步提升目标域模型的性能在线学习能力开发能够持续学习和适应结构变化的自适应模型损伤程度评估不仅定位冲击位置还能评估冲击造成的损伤程度和类型实时监测系统将算法集成到嵌入式系统中实现实时的冲击检测和报警结语该研究巧妙地将深度学习、迁移学习和传统算法相结合为解决大型复杂结构的健康监测问题提供了一个实用且高效的解决方案。通过稀疏传感器阵列和迁移学习策略成功克服了传统方法面临的成本高、数据稀缺等挑战。这种创新性的方法不仅在航空领域具有重要应用价值也为其他工程领域的结构健康监测提供了有益的借鉴。随着人工智能技术的不断发展我们有理由相信基于迁移学习的智能监测技术将在结构健康监测领域发挥越来越重要的作用为确保大型工程结构的安全运行提供更加可靠的技术保障。