Deep reference autoencoder convolutional neural network for damage identification in parallel steel wire cables

This paper addresses the challenge of overcoming the limited availability of training samples for the damage state of parallel steel wire cables in practical engineering and the difficulty of detecting minor damages. To tackle this issue, we propose an unsupervised deep learning damage identificatio...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Structures (Oxford) Ročník 57; s. 105316
Hlavní autoři:	Xue, Songling, Sun, Yidan, Su, Teng, Zhao, Xiaoqing
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier Ltd 01.11.2023
Témata:	Damage identification DRACNN Parallel steel wire cable Unsupervised deep learning Unsupervised deep learning Parallel steel wire cable Damage identification DRACNN
ISSN:	2352-0124, 2352-0124
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!