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作者：周旺保;彭梦颖;彭康;熊利军;吴凌旭;
单位：中南大学土木工程学院;高速铁路建造技术国家工程研究中心;
摘要：针对高速铁路桥梁-轨道震后快速损伤评估难题，基于高速铁路无砟轨道简支梁桥有限元模型，建立地震动-损伤状态数据库，提出一种基于变分模态分解(VMD)和残差神经网络(ResNet)的高速铁路桥梁-轨道震后损伤评估方法。采用贝叶斯算法优化网络超参数，以数据集充足的Ⅱ类场地VMD-ResNet模型为源模型，利用迁移学习建立针对目标场地的迁移模型，并通过预测不同场地下各构件的震后损伤情况分析源模型和迁移模型的有效性。研究结果表明：VMD-ResNet模型识别效果优于其他3种单一网络模型，准确率超92%;VMD分解可有效获得地震动不同频率成分的模态分量，提高网络信号处理能力；迁移学习方法可高效完成不同场地震后损伤评估任务，显著降低数据量需求。
关键词：高速铁路;;桥梁工程;;深度学习;;损伤评估;;迁移学习
基金资助：国家自然科学基金(52078487,52178180);; 智慧城市物联网国家重点实验室(澳门大学)开放课题(SKL-IOTSC(UM)-2024-2026)
