arXiv 用 GAN 与蒙特卡洛 Dropout 增强 Hawk T1A 结构健康监测数据
原文标题：Generative adversarial networks with Monte Carlo dropout uncertainty quantification for structural health monitoring: Fibre Bragg grating data augmentation comparison in Hawk T1A aircraft
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研究提出结合条件生成对抗网络与蒙特卡洛 Dropout 不确定性量化的数据增强框架，学习结构响应的类别条件时频特征并合成信号。在谢菲尔德大学 BAE Systems Hawk T1A 全尺寸基准数据集上验证，模型能准确捕捉主导结构动力学，并可作为数字孪生组件支持安全关键航空系统的损伤分类决策。
- 问题
- 航空结构健康监测数据稀缺，损伤分类训练样本不足。
- 方法
- 用条件GAN学习结构响应的类别条件时频特征合成信号，并以蒙特卡洛Dropout做贝叶斯不确定性量化。
- 结果
- 在谢菲尔德大学BAE Systems Hawk T1A全尺寸基准数据集上验证，未给出量化结果。
- 影响
- 为安全关键航空系统提供可量化不确定性的合成数据，可作数字孪生组件辅助损伤分类决策。
机构：University of Sheffield、BAE Systems
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