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- 基于改进卷积神经网络的闸门结构响应数据修补方法
- 2024年
- 针对结构健康监测过程中数据缺失影响结构安全运行的问题,提出了一种基于改进卷积神经网络的数据补全方法,通过利用矩阵补全的方法实现了多通道数据的同时修补。首先将缺失信号经过傅里叶变换得到基础矩阵,并利用矩阵分解出的实部和虚部作为训练的输入,与L1-CNN神经网络作内积。采用基系数作为卷积运算的基础,并经过原始信号与修补信号进行对比更新,在更新卷积核同时应用L1正则化,得到修补后的信号。最后,以溢洪道水工闸门结构的加速度传感器信号为例进行数据修补,验证所提方法合理性,结果表明所提数据补全方法能够修复缺失率为30%以内的信号且不失真;修复缺失率为40%的信号,发现部分区域呈现失真状态。与其他方法对比分析表明,使用该方法补全的数据与原始数据具有最高拟合度,预测趋势接近完整数据。
- 谷奇丰张钰奇张文恒陈栋李成
- 关键词：结构健康监测数据修补神经网络
- 基于GA-BP对叶片点云数据修补及逆向建模被引量：1
- 2024年
- 为了获得某型号发动机叶片的三维建模及其相关数据,给逆向设计提供一些零件的三维建模尺寸。由于获得建模的三维点云数据时必然会产生孔洞,文中使用基于Genetic Algorithm(基因遗传算法)优化的Back Propagation(反向传播)神经网络(又称GA-BP神经网络)作为一个回归预测算法,来对产生的散乱点云孔洞加以修复和点云处理,最后再通过Geomagic Wrap对某型号发动机叶片进行逆向建模。通过对比BP神经网络可知,GA-BP修补孔洞的误差明显降低,满足对三维模型精度较高的要求,可应用于逆向工程。
- 赵铁军张庆鑫
- 关键词：逆向工程点云处理GA-BP神经网络
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- 吴启明姜瑞娟徐添华郭宗明
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