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公开(公告)号：CN119646751A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202510180177.2
申请日：2025-02-19
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/21
Abstract: 本发明公开了基于数字孪生及时空特征融合的跨域结构损伤识别方法，属于结构健康监测技术领域，本发明提出一种融合数字孪生模型和结构多传感器数据时空特征的跨域迁移学习损伤识别技术方案，通过将数字孪生模型和实际物理结构的测点连接关系抽象为图结构，基于经典时域卷积和图卷积网络设计同时处理多传感器时域数据及空间特征信息的时空特征学习模型，为深度融合结构数字孪生模型及实际结构的多传感器数据的时空特征实现跨数据域场景下的结构损伤检测提供具体模型架构，以弥补实际损伤数据不足及结构多维特征数据融合不充分等问题。
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