数据集概述
本数据集围绕基于卷积神经网络（CNN）的结构性能监测展开，包含利用先进AI技术优化无损检测（NDT）结果、预测不同应力水平下结构损伤的研究数据。数据集整合了桥梁现场测试、有限元（FE）仿真及机器学习模型开发相关内容，用于支撑结构性能预测研究的六个核心任务。
文件详解
- 文件名称：
cnn parameter studyv5.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：作为核心研究文件，可能包含CNN模型参数研究相关数据，涉及NDT信号特征（如信号时长、起始时间、图像分辨率）、不同应力水平下的损伤预测结果、FE仿真输入输出数据、桥梁现场测试NDT结果等结构化信息，用于支撑结构性能预测模型的开发与验证。
适用场景
- 结构健康监测研究: 分析CNN技术在无损检测（NDT）结果优化中的应用效果，提升结构损伤识别精度。
- 土木工程损伤预测: 基于不同应力水平和分层条件的FE仿真数据，研究结构损伤发展趋势。
- 机器学习模型开发: 为基于CNN的结构性能预测模型提供参数研究、训练数据及验证支撑。
- 桥梁工程监测: 利用桥梁现场测试数据，验证AI技术在实际工程结构性能监测中的可行性。
