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作者：万春风;赵文龙;周珍伟;曹素功;胡皓;
单位：东南大学混凝土及预应力混凝土结构教育部重点实验室;东南大学南通海洋高等研究院;华东交通大学土木建筑学院;浙江省道桥检测与养护技术研究重点实验室;
摘要：为解决部分大跨桥梁缺少历史涡激振动数据而无法进行涡激振动识别的问题，提出一种基于结构对应学习(Structural Correspondence Learning, SCL)的大跨桥梁涡激振动识别方法。该方法首先将含有涡激振动数据与标签的参考桥梁数据集设为源域，需要识别的目标桥梁数据作为目标域，在时间序列上截取加速度数据提取涡激振动特征；然后使用SCL方法对领域间特征样本进行对齐，将源域变为自适应源域；最后使用自适应源域样本训练实现目标桥梁的实时涡激振动智能识别。选取内陆地区某一较少发生涡激振动的钢-混组合大跨悬索桥作为目标桥梁，沿海地区某一较为频繁发生涡激振动的大跨悬索桥作为参考桥梁，采用所提方法对目标桥梁进行涡激振动智能识别与早期预警，以验证所提方法的有效性。结果表明：所提方法可利用其它已发生涡激振动桥梁的振动信号，通过迁移学习来识别目标桥梁的涡激振动；相较于不使用迁移学习的基准模型，所提方法取得了更优的结果，且更早地探测到了涡激振动的发生，具有较好的适用性与准确性，可为大跨桥梁涡激振动早期预警与控制提供技术支撑。
关键词：大跨桥梁;;涡激振动;;结构健康监测;;结构对应学习;;迁移学习;;特征向量;;识别方法
基金资助：国家自然科学基金项目(52178119);; 东南大学南通海洋高等研究院面上基金项目(GP202409)~~
