深度学习在结构健康监测中的应用与挑战

"这篇论文回顾了深度学习在民用基础设施结构健康监测（SHM）中的应用，探讨了深度学习的历史、SHM中的数据处理方法以及未来挑战与趋势。" 正文: 深度学习是近年来人工智能领域的热门话题，它在结构健康监测领域展现出了巨大的潜力。SHM系统在各类民用基础设施上广泛应用，通过长期监控环境条件、结构荷载和响应来跟踪结构状态，检测可能的损伤或异常。这些系统通常配备了大量传感器，以收集反映结构服役状况的大规模数据。 传统数据分析方法面临环境噪声干扰、海量测量数据处理和计算复杂性等问题，这限制了SHM技术的广泛应用。而随着计算硬件和图像采集设备的快速发展，深度学习为从SHM系统中挖掘大数据提供了新的途径，使监测数据的自动、准确和鲁棒处理成为可能。 深度学习是一种模仿人脑神经网络的机器学习方法，能处理复杂的非线性关系和模式识别。在SHM中，深度学习被用于数据预处理、特征提取、损伤检测和结构状况评估等任务。研究者已经尝试将深度学习技术应用于各种类型的基础设施，如桥梁、建筑物、隧道等，以实现更高效、精确的结构损伤检测。 论文简述了深度学习的发展历程，强调了其在SHM领域的应用，包括利用深度神经网络进行异常检测、使用卷积神经网络（CNN）处理图像数据以识别结构损伤、循环神经网络（RNN）在时间序列数据分析中的作用等。此外，还讨论了深度学习在应对大规模数据处理、实时监测和自适应学习方面的优势。 尽管深度学习在SHM中有诸多优点，但目前仍面临一些关键挑战，如模型解释性、数据标注需求、过度拟合以及计算资源需求等。未来的趋势可能包括开发更高效的模型架构、结合半监督或无监督学习降低对标记数据的依赖，以及利用物联网和边缘计算技术实现实时智能SHM。 深度学习为结构健康监测带来了革命性的变化，提高了数据分析效率和精度，有助于提升民用基础设施的智能维护和管理水平。随着技术的不断进步，预计深度学习将在SHM领域发挥更加重要的作用，为保障结构安全和优化维护决策提供强有力的支持。