基于卷积神经网络的球罐结构损伤识别摘要：球形储罐（球罐）作为储存各类气体和液化气体的核心压力容器，广泛应用于石油、化工、冶金及城市燃气供应等领域，其结构安全直接关系到人员生命和财产安全。传统无损检测方法存在效率低、范围有限、对微小损伤敏感度低等问题，难以满足日益增长的结构健康监测需求。本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的球罐结构损伤识别方法，以球罐焊接节点为研究对象，通过ANSYS有限元仿真生成包含五种不同裂纹深度工况的振动响应信号数据，共计500个样本。设计了包含两个卷积层、两个池化层和两个全连接层的CNN网络架构，在MATLAB环境下实现了端到端的损伤识别流程。实验结果表明，所构建的CNN模型在训练集上准确率达到98.4%，在测试集上达到96.0%，验证了该方法在球罐焊缝损伤识别中的有效性和鲁棒性。本文给出了完整的MATLAB代码实现及逐行解释，为球罐结构健康监测的智能化发展提供了技术参考。关键词：球罐结构；卷积神经网络；损伤识别；振动信号分析；深度学习；MATLAB实现一、引言1.1 研究背景与意义球形储罐是储存各种气体和液化气体的常用压力容器之一，在石油、化工、冶金和城市燃气供应等方面得到广泛使用。与其他形状的压力容器相比，球形容器具有几何形状的中心对称性，受力最均匀，在相同的壁厚条件下承载能力最高，在相同的容积条件下表面积最小，因此在储存相同压力和体积物料时最为节约钢材。据统计，我国拥有容积≥50m³的球罐5800多台，常用公称容积覆盖50至10000m³。然而，球罐在服役