江苏大学学报(自然科学版)

作者：李杰1,2,唐启智1,辛景舟1,刘增武3,马闻达1

单位：1. 重庆交通大学 山区桥梁及隧道工程国家重点实验室， 重庆 400074； 2. 重庆市建筑科学研究院有限公司， 重庆 400016； 3. 山东交通学院 交通土建工程学院， 山东 济南 250399

关键词：拱结构, 拱桥, 损伤识别, DenseNet121, 迁移学习

基金：国家自然科学基金资助项目(52278292，52408314); 重庆市杰出青年科学基金资助项目(CSTB2023NSCQ-JQX0029); 中国中铁重大课题(2022-重大-11)

针对传统拱结构损伤识别方法存在提取特征适应性差、识别能力弱的问题，提出一种基于DenseNet121和迁移学习的拱结构损伤识别方法.首先，利用连续小波变换，将拱结构的加速度响应转换成时频图，并以此划分训练集、验证集和测试集样本；其次，基于迁移学习策略，利用DenseNet121模型对训练集进行特征学习，通过模型优化使其性能达到最优，并作为损伤识别的模型；然后，将测试集送入训练好的最优模型中进行损伤识别；最后，通过钢管混凝土拱结构试验来验证方法的有效性.结果表明：该方法在训练过程中具有良好的稳定性，能够对拱结构损伤程度进行精确识别，识别准确率达到93.33%；与ResNet50、VGG16、AlexNet相比，该方法识别准确率分别提升了2.94%、5.53%、10.53%；采用准确率、精确率、训练损失值、召回率和F1值5个评价指标定量评估模型性能，该方法具有更好的综合识别效果.

来源：2025年第3期

《江苏大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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