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公开(公告)号：CN113239730A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110384984.8
申请日：2021-04-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开一种基于计算机视觉的结构虚假模态参数自动剔除方法。利用待测结构的已有数据绘制模态振型图；按虚假模态与真实模态阶次进行人工标定并制作成为待测结构的数据集；利用待测结构的数据集训练振型图像分类器；将结构的待测响应信号输入模态参数求解器；求解得到待测结构的真实模态参数与虚假模态参数掺杂的识别结果；进行各阶次的有效分类；利用自动分类器实现待测结构模态参数的自动分类。用以解决模态参数识别的准确结果主要人为判断，面对海量的结构监测数据，人工选取的方式效率低下，难以实现结构模态在线自动分析，严重影响了结构健康监测系统实时预警等功能的问题。
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公开(公告)号：CN113239730B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202110384984.8
申请日：2021-04-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开一种基于计算机视觉的结构虚假模态参数自动剔除方法。利用待测结构的已有数据绘制模态振型图；按虚假模态与真实模态阶次进行人工标定并制作成为待测结构的数据集；利用待测结构的数据集训练振型图像分类器；将结构的待测响应信号输入模态参数求解器；求解得到待测结构的真实模态参数与虚假模态参数掺杂的识别结果；进行各阶次的有效分类；利用自动分类器实现待测结构模态参数的自动分类。用以解决模态参数识别的准确结果主要人为判断，面对海量的结构监测数据，人工选取的方式效率低下，难以实现结构模态在线自动分析，严重影响了结构健康监测系统实时预警等功能的问题。
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