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基于AI的公路桥梁健康监测与故障诊断研究
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摘要:随着公路桥梁规模不断扩大和服役年限持续延长,传统人工巡检方式已难以满足桥梁安全监测需求。研究采用深度学习与传感器融合技术,构建了基于卷积神经网络(CNN)的桥梁健康状态识别模型。通过布设振动传感器、位移传感器等多源数据采集设备,对某特大桥进行为期12个月的监测,采集456,000组数据样本。实验表明,该模型在桥梁结构损伤识别准确率达95.8%,较传统方法提升18.3%;预警时间提前72小时,为桥梁维护决策提供了可靠依据。
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