Application of Neural Network and Wavelet Transform Techniques in Structural Health Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Structural Health Monitoring (SHM) has recently emerged as a useful tool for tracking the performance parameters of a structure such as strain, deflection, and acceleration through a series of sensors installed on them. The signals produced from these sensors are the main performance indicator of the structure. In assessing the condition of the structure, the proper analysis and the evaluation of changes in pattern of signals are the most important tasks in SHM. Another important aspect of SHM is the detection of the defective sensors. And it is very difficult to identify it manually from a series of sensors. Although it is an important task in SHM but no straightforward method exists currently to carry out this task. In this study, the sensor data from a Canadian bridge have been utilized here to develop Artificial Neural Network (ANN) and Wavelet Transform (WT) based methods for tracking the changes in sensor data pattern and detecting the defective sensors in SHM. The ANN structures are constructed with input nodes accepting data from selected strain gauges and a target selected from the remaining strain gauges. The data collected at different time periods are de-noised by WT and tested against the trained network to find the pattern of differences between the input and output data series. The proposed methods have been validated with the available data and are found to be effective in tracking the data patterns and detecting defective sensors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».