[发明专利]一种基于深度学习的结构频响动力学模型修正方法有效
| 申请号： | 201810776660.7 | 申请日： | 2018-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN108959794B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 邓忠民;张鑫杰 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F30/15 | 分类号： | G06F30/15;G06F30/23;G06F30/27;G06F119/14 |
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| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的结构频响动力学模型修正方法。包括将实验测量结构频率响应值和动力学模型仿真频响值转化为图像方式进行储存和特征提取，将训练样本图像对应的待修正参数值作为训练集的标签，建立多频点、多观测点、多观察方向的频响值多通道图像训练样本集，在此基础上搭建深度神经网络等过程。本发明结合深度学习在图像识别领域的优势，建立动力学输出与待修正参数之间的快速映射关系，将实验测量图像输入训练好的神经网络中，即可输出模型修正结果，有效解决了人工提取特征方法模型表征能力差等问题。此外，考虑训练样本较少可能带来的过拟合，采用在网络前传中加快速连接结构、增加噪声扩充样本等方法，降低了参数修正误差。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 结构 响动 力学 模型 修正 方法 | ||
【主权项】：
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