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摘要 利用信号特征自动学习和提取的特性，深度神经网络已被成功应用于基于振动的结构损伤定位或程度诊断。单一的损伤位置或损伤程度诊断网络虽分别能实现一定的诊断功能，但不同任务之间的相关信息没有得到充分利用；因此，将损伤定位任务和损伤程度诊断任务相结合，基于一维空洞卷积神经网络，提出了一个具有信号特征共享与反馈特性的多任务联合学习模型。框架结构的数值模拟和实验模型研究表明，与单任务模型相比，多任务模型能有效降低定位错误和损伤程度估计误差，且具有更好的泛化性。
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| 关键词 ：
深度学习,
多任务学习,
损伤识别,
一维空洞卷积,
神经网络
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| 基金资助:江西省自然科学基金项目(20202BAB204029)； 江西省研究生教改项目(JXYJG-2019-018)~~； |
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