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Abstract
Abstract
Withtherapiddevelopmentofurbanconstruction,bleachers,asacommon
architecturalform,havegraduallybecomeimportantvenuesforleisureandcultural
activities.However,duetolong-termexposuretonaturalenvironments,bleachersare
susceptibletovariousfactorssuchasclimate,vibration,anderosion,leadingtothe
emergenceofvariousfaultproblems.Thisnotonlythreatensthesafetyofpersonnelbut
mayalsoaffectthestabilityandservicelifeofthestructure.Therefore,accuratediagnosis
offaultsinbleachersiscrucial.Withtherapiddevelopmentofdeeplearning,using
convolutionalneuralnetworksforfaultdiagnosishasbecomeahotresearcharea.
However,existingmodelsstillhavesomeissues.Therefore,thisstudyfocuseson
addressingthefollowingaspects:
Firstly,toaddresstheinsufficientdiagnosticaccuracyofbleachers,animprovement
ismadetotheexistingTICNN(ConvolutionNeuralNetworkswithTrainingInterference)
model,proposinganEnhancedTICNN(ETICNN)model.ETICNNcanautomatically
extractoptimalfault-sensitivefeaturesfromrawvibrationdata,anditssuperiorityis
validatedthroughexperiments.
Secondly,totackletheissueofweakvibrationsignalfeaturesinbleachers,a
DSKNetmodelisproposed.Thismodelmainlycombinestwodeeplearningmodels,
DenseNetandSKNet,bothofwhichhaveshownoutstandingperformanceinthefieldof
computervision.ExperimentalresultsdemonstratethattheDSKNetmodelexhibits
excellentperformanceindiagnosingfaultpositionsandtypes.
Thirdly,toaddresstheissueofdata
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