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摘要

海上风电的基础是决定其安全性和耐久性的重要因素。随着从近海到深远

海的开发，导管架式海上风电结构的重要性逐渐提升。一旦导管架出现损伤会

影响结构的整体安全，因此需要对其进行精确的损伤识别。随着传感器及机器

学习技术的快速进步，数据驱动方法已成为结构损伤识别技术的重要组成部分，

但此类方法需要样本充足、种类丰富且准确标注损伤工况的数据集。由于工程

实际结构中仅包含有限的损伤工况，同时收集数据的成本高昂，通过监测获取

满足要求的损伤数据集是不切实际的。为此，本研究提出了一种基于深度迁移

学习的导