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龍圖騰網(wǎng)獲悉華中科技大學申請的專利一種基于改進通道注意力機制和一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)損傷識別方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120316593B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510812780.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/241；該發(fā)明授權(quán)一種基于改進通道注意力機制和一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)損傷識別方法及系統(tǒng)是由胡琴;閆慶喆;羅雙雨;左雅婷;張璧瑋;管運豪;林昭生設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-18向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于改進通道注意力機制和一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)損傷識別方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于結(jié)構(gòu)損傷識別領(lǐng)域，公開了一種基于改進通道注意力機制和一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)損傷識別方法及系統(tǒng)，該方法具體包括：建立無損結(jié)構(gòu)和不同損傷位置結(jié)構(gòu)的實驗模型；對待測結(jié)構(gòu)施加激勵，測得各數(shù)據(jù)采集點的加速度時程數(shù)據(jù)，并進行數(shù)據(jù)預處理；構(gòu)建數(shù)據(jù)集，并將數(shù)據(jù)集劃分為訓練集和測試集；基于改進的通道注意力機制和一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用訓練集進行訓練；將測試集的數(shù)據(jù)輸入訓練后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型計算，得到結(jié)構(gòu)損傷識別結(jié)果。本發(fā)明可精準識別出結(jié)構(gòu)損傷位置，并量化不同傳感器通道的重要程度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于改進通道注意力機制和一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)損傷識別方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于改進通道注意力機制和一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)損傷識別方法，其特征在于，所述方法包括： 建立無損結(jié)構(gòu)和不同損傷位置結(jié)構(gòu)的實驗模型； 對待測結(jié)構(gòu)施加激勵，測得各數(shù)據(jù)采集點的加速度時程數(shù)據(jù)并傳輸給多通道傳感器； 將多通道傳感器數(shù)據(jù)切分為固定長度的加速度時序片段； 基于加速度時序片段構(gòu)建數(shù)據(jù)集，并將數(shù)據(jù)集劃分為訓練集和測試集； 基于改進的通道注意力機制和一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并利用訓練集進行訓練； 將測試集的數(shù)據(jù)輸入訓練后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型計算，得到結(jié)構(gòu)損傷識別結(jié)果； 改進的通道注意力機制包括： S41：將通道注意力機制模塊的插入位置由卷積操作后改進為卷積操作前，利用通道注意力機制對C個傳感器數(shù)據(jù)進行加權(quán)，進而判斷不同測點數(shù)據(jù)的重要程度； S42：將全局平均池化改進為全局最大池化； S43：將中間層神經(jīng)元數(shù)量的壓縮改進為擴張； S44：將激活函數(shù)改進為PReLU函數(shù)。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人華中科技大學，其通訊地址為：430074 湖北省武漢市洪山區(qū)珞喻路1037號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。