Damage detection under varying temperature using artificial neural networks
Notice bibliographique
Résumé
To avoid false alarms for vibration-based structural damage detection methods, temperature effects on damage-sensitive features should be eliminated. In this paper, a novel two-step damage identification method combining a multilayer neural network and novelty detection is developed to differentiate the changes in natural frequencies (one of the most commonly used damage features that can be obtained reliably and relatively easily) due to damage from those induced by temperature variations. In the first step, a multilayer artificial neural network, which resembles an auto-associative neural network but uses temperature variables in addition to the frequencies as the inputs, is explored to identify patterns in frequencies of undamaged structures under varying temperatures. Euclidean distance is then utilized as a novelty index to quantify the discordancy between patterns in undamaged cases and candidate cases. Numerical studies using a simply supported beam and finite element models based on an experimental grid structure, which simulate different levels of stiffness reductions under varying temperature conditions, are used to verify the detectability and robustness of the proposed approach. It is shown that the incorporation of the proposed artificial neural network with novelty detection enables one to robustly distinguish damage occurrence and severity regardless of temperature variations and noise perturbations. Using an unsupervised learning scheme, the proposed approach transforms a multivariate analysis using modal frequencies and temperature data into a straightforward univariate discordancy test using the novelty index. Given these competitive advantages, this approach is very attractive for the development of an automated continuous monitoring system in practical applications.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».