张健飞

作品数：35被引量：140H指数：7
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供职机构：河海大学更多>>
发文主题：并行计算有限元卷积神经网络有限元并行计算有限元法更多>>
发文领域：理学建筑科学自动化与计算机技术交通运输工程更多>>
发文期刊：《微电子学与计算机》《计算机辅助工程》《人民黄河》《计算机应用与软件》更多>>
所获基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金国家科技支撑计划更多>>
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基于深度子领域适应卷积神经网络的结构损伤识别
《振动与冲击》2025年第3期251-260,共10页张健飞 曹雨 
国家自然科学基金项目(12072105)。
针对卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)结构损伤识别模型泛化能力差的问题,提出了一种基于深度子领域适应卷积神经网络(deep subdomain adaptation convolutional neural networks,DSACNN)的结构损伤识别方法。以实际结...
关键词：结构损伤识别 子领域适应 局部最大均值差异 卷积神经网络(CNN) 
基于TCN和迁移学习的混凝土坝变形预测方法被引量：1
《人民黄河》2024年第4期142-147,共6页张健飞 叶亮 王磊 
国家自然科学基金资助项目(12072105)。
混凝土坝变形测点数据丢失或者新增测点测量时间太短都会导致这部分测点的数据量不足,使得变形预测精度受到影响。为了提高这些小数据量测点的变形预测精度,提出了将时域卷积网络(TCN)与迁移学习相结合的变形预测方法。以数据量充足的...
关键词：时域卷积网络 迁移学习 动态时间规整 变形预测 
不平衡样本下基于CVAE和CNN的结构损伤识别方法被引量：1
《土木工程与管理学报》2023年第2期108-116,129,共10页蔡东成 张健飞 
国家自然科学基金(12072105)。
为提高在不平衡样本下结构损伤识别的准确性,提出了一种基于条件变分自编码器(CVAE)数据增强和卷积神经网络(CNN)的结构损伤识别方法。首先,将损伤类别作为约束,构建起基于振动加速度数据的CVAE模型;然后生成损伤加速度数据对初始不平...
关键词：损伤识别 不平衡样本 数据增强 条件变分自编码器 卷积神经网络 
基于多头自注意力机制和卷积神经网络的结构损伤识别研究被引量：7
《振动与冲击》2022年第24期60-71,共12页张健飞 黄朝东 王子凡 
国家重点研发计划(2018YFC0406703)。
为了提高卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的结构损伤识别性能,提出了一种以结构振动加速度信号为输入的基于多头自注意力的CNN模型。模型首先利用一维CNN学习加速度信号中的局部特征,然后利用多头自注意力机制关注输...
关键词：深度学习 多头自注意力 卷积神经网络(CNN) 结构损伤识别 
基于VMD-PE-CNN的混凝土坝变形预测模型被引量：7
《水利水电技术（中英文）》2022年第11期100-109,共10页张健飞 衡琰 
国家自然科学基金项目(12072105)。
为了进一步提高混凝土坝变形预测精度,基于“先分解再重构”的思想,将变分模态分解(VMD)、排列熵(PE)与卷积神经网络(CNN)相结合,提出了一种混凝土坝变形预测模型。通过VMD和计算模态分解余量的PE将原始实测变形时间序列数据自适应地分...
关键词：变分模态分解 卷积神经网络 排列熵 变形预测 深度学习 
五强溪水电站大坝变形预测模型研究被引量：2
《水力发电》2022年第4期111-116,共6页韩行进 杨松林 匡楚丰 陈冰 张健飞 余天堂 
基于逐步回归法、偏最小二乘回归法和长短期记忆(LSTM)循环神经网络,构建了五强溪水电站大坝变形预测模型。采用拉伊特准则确定可靠的监测数据,基于可靠的监测数据,构建考虑水压、温度、时效因素的混凝土重力坝变形预测逐步回归和偏最...
关键词：大坝变形 逐步回归法 偏最小二乘回归法 LSTM循环神经网络 预测模型 五强溪水电站 
基于多尺度卷积神经网络的结构损伤识别研究被引量：15
《地震工程与工程振动》2022年第1期132-142,共11页张健飞 蔡东成 
国家重点研发计划(2018YFC0406703)。
为了利用结构振动响应的时间多尺度特征来提升卷积神经网络识别结构损伤的能力,给出了两种用于结构损伤识别的多尺度卷积神经网络,即多尺度输入和多尺度卷积核卷积神经网络。对于多尺度输入卷积神经网络,将通过下采样和滑动平均获取的...
关键词：深度学习 卷积神经网络 多尺度 结构损伤识别 
一种基于LSTM循环神经网络和振动测试的结构损伤检测方法被引量：8
《噪声与振动控制》2021年第5期127-133,共7页王子凡 张健飞 
国家重点研发计划资助项目(2018YFC0406703)。
提出一种基于长短期记忆(LSTM)循环神经网络的损伤检测方法,通过直接提取结构动态测试时域数据中的特征实现结构的损伤识别,基于不同损伤情况的重力坝有限元模型生成的加速度数据对LSTM网络进行在不同噪声水平下进行训练和测试,采用网...
关键词：故障诊断 长短期记忆循环神经网络 损伤识别 加速度 网格搜索 抗噪性 
循环神经网络在结构损伤识别中的应用研究被引量：4
《河南科学》2021年第6期868-875,共8页王子凡 张健飞 
国家重点研发计划(2018YFC0406703)。
通过直接提取结构动态测试时序数据中的特征来实现结构的损伤识别,基于重力坝有限元模型在不同损伤情况下生成的加速度时序数据对循环神经网络进行训练和测试,以对循环神经网络在结构损伤识别中的应用进行研究.首先比较了传统循环神经网...
关键词：循环神经网络 长短期记忆循环神经网络 损伤识别 网格搜索 随机搜索 
基于OpenMP的近场动力学模拟并行实现被引量：4
《河南理工大学学报（自然科学版）》2020年第5期130-138,共9页徐凤洲 张健飞 
国家自然科学基金资助项目(51679077);中央高校基本科研业务费专项项目(2016B06414)。
针对近场动力学模拟计算量大、计算效率低等问题,研究基于OpenMP的近场动力学(peridynamic,PD)并行化方法,即在多核处理器计算机上利用OpenMP技术对PD程序中耗时占比大的构建邻接节点域、计算物质点表面修正系数、时间积分3个模块进行...
关键词：近场动力学模拟 OPENMP 多核处理器 多线程 并行计算 
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