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基于深度迁移学习的导管架式海上风电结构损伤识别

一、引言

随着全球对可再生能源的依赖日益增加，海上风电作为清洁能源的代表，得到了广泛的关注和开发。导管架式海上风电结构作为风电场的主要组成部分，其安全性和稳定性至关重要。然而，由于海洋环境复杂多变，导管架式结构在长期运行过程中可能遭受各种损伤，导致结构性能下降，甚至可能引发安全事故。因此，对导管架式海上风电结构的损伤识别具有重要的研究意义和实际应用价值。

传统的损伤识别方法主要依赖于人工检查和物理实验，但这些方法往往耗时耗力，且难以适应复杂多变的海洋环境。近年来，随着深度学习等人工智能技术的发展，基于数据驱动的损伤识别方法逐渐成为研究热点。本文提