一种基于交叉模态置信准则矩阵的桥梁模态参数智能更新方法

摘要

本发明公开了一种基于交叉模态置信准则(CMAC)矩阵的桥梁模态参数智能更新方法，该方法以CMAC矩阵为基础，结合自适应性卷积运算层和全连接分类层构成模态频谱响应智能提取神经网络对CMAC矩阵进行分类重构，从而提取桥梁结构物理模态频谱响应区间；进一步的，基于初始模态频谱响应区间与有限元模型模态参数理论值建立桥梁振动数据功率谱密度与模态信息强度的代理模型，从而确定最大化模态信息频谱响应区间，据此开展桥梁结构模态参数识别。本发明结合CMAC矩阵与自适应卷积神经网络开展结构模态参数的智能分析与识别，网络训练效率高，且能够较好地提取弱激励模态的响应，可应用在桥梁结构健康状态监测中开展模态参数的自动更新。