一种基于卷积神经网络的铁路扣件系统损伤检测方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于卷积神经网络的铁路扣件系统损伤检测方法，基于列车‑轨道耦合动力学计算分析模型，利用弹簧刚度折减模拟扣件损伤，仿真计算得到不同不平顺激励、不同损伤位置和损伤程度下钢轨的振动加速度响应，以构建一个大数据集。设计一维卷积神经网络，利用上述数据集对建立的网络进行训练，交叉验证调参。将训练好的网络在测试集上进行性能测试，测试结果表明该检测方法具有较高的检测精度和鲁棒性。进一步的，开展目标监测线路关键区段动力学实验，构建系统损伤的实测大数据集，利用该大数据集对预训练的一维卷积神经网络模型进行迁移学习。
基本信息
专利标题 ：
一种基于卷积神经网络的铁路扣件系统损伤检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110175434A
申请号 ：
CN201910533149.9
公开（公告）日 ：
2019-08-27
申请日 ：
2019-06-19
授权号 ：
CN110175434B
授权日 ：
2022-06-14
发明人 ：
袁站东朱胜阳翟婉明袁玄成陈美张庆铼
申请人 ：
西南交通大学
申请人地址 ：
四川省成都市二环路北一段
代理机构 ：
成都时誉知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
何悦
优先权 ：
CN201910533149.9
主分类号 ：
G06F17/50
IPC分类号 ：
G06F17/50 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-14 ：
授权
2019-09-20 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 17/50
申请日 : 20190619
申请日 : 20190619
2019-08-27 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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