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基于互信息和MiniRocket网络的CFST脱空识别
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作者 覃悦 谢开仲 +3 位作者 郭晓 王红伟 王秋阳 彭佳旺 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期202-212,共11页
为提高钢管混凝土(concrete filled steel tube,CFST)脱空检测的效率和精度,本文提出了一种基于快速傅里叶变换(fast fourier transform,FFT)、互信息(mutual information,MI)和MiniRocket神经网络的智能识别方法。首先,采用FFT将待测C... 为提高钢管混凝土(concrete filled steel tube,CFST)脱空检测的效率和精度,本文提出了一种基于快速傅里叶变换(fast fourier transform,FFT)、互信息(mutual information,MI)和MiniRocket神经网络的智能识别方法。首先,采用FFT将待测CFST敲击声波时域信号转换为频域信号;其次,采用MI建立频域信号与脱空状态的相关性,提取相关性最大的前30个特征建立数据集,避免了复杂的数学运算和冗余信息;建立MiniRocket深度学习网络,通过使用更少的参数量和更小的特征尺寸,提高分类的速度和精度。最后,考察了模型的噪音鲁棒性,并与其他算法、特征提取方法和识别方法进行对比。结果表明,在不同脱空深度和脱空宽度下,所提的方法在100次重复试验中获得了100%的平均预测精度。在高信噪比下,该方法受影响较小。此外,与其他算法、特征提取方法和识别方法相比,本方法具有更好的预测性能。因此,所提出的方法在未来实际CFST结构的智能脱空识别中具有较大的应用潜力。 展开更多
关键词 钢管混凝土(CFST) 脱空 敲击声波 互信息(MI) 深度学习
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