論文の概要: A Review of Vibration-Based Damage Detection in Civil Structures: From
Traditional Methods to Machine Learning and Deep Learning Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.04373v1
- Date: Thu, 9 Apr 2020 05:39:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-15 02:28:53.871676
- Title: A Review of Vibration-Based Damage Detection in Civil Structures: From
Traditional Methods to Machine Learning and Deep Learning Applications
- Title（参考訳）: 土木構造物の振動による損傷検出の概観:従来の手法から機械学習・深層学習への応用へ
- Authors: Onur Avci, Osama Abdeljaber, Serkan Kiranyaz, Mohammed Hussein, Moncef
Gabbouj, Daniel J. Inman
- Abstract要約: 構造物の寿命維持と維持には, 構造物の損傷モニタリングが極めて重要である。
機械学習(ML)や、特にディープラーニング(DL)アルゴリズムは、過去10年間のコンピューティングパワーとセンサー技術の発展に伴い、振動に基づく構造的損傷検出において、より実現可能で広範囲に使用されている。
本稿では,従来の手法のハイライトと,振動による土木構造物の損傷検出に利用したMLおよびDLアルゴリズムの最近の応用を概観する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.47375627883094
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Monitoring structural damage is extremely important for sustaining and
preserving the service life of civil structures. While successful monitoring
provides resolute and staunch information on the health, serviceability,
integrity and safety of structures; maintaining continuous performance of a
structure depends highly on monitoring the occurrence, formation and
propagation of damage. Damage may accumulate on structures due to different
environmental and human-induced factors. Numerous monitoring and detection
approaches have been developed to provide practical means for early warning
against structural damage or any type of anomaly. Considerable effort has been
put into vibration-based methods, which utilize the vibration response of the
monitored structure to assess its condition and identify structural damage.
Meanwhile, with emerging computing power and sensing technology in the last
decade, Machine Learning (ML) and especially Deep Learning (DL) algorithms have
become more feasible and extensively used in vibration-based structural damage
detection with elegant performance and often with rigorous accuracy. While
there have been multiple review studies published on vibration-based structural
damage detection, there has not been a study where the transition from
traditional methods to ML and DL methods are described and discussed. This
paper aims to fulfill this gap by presenting the highlights of the traditional
methods and provide a comprehensive review of the most recent applications of
ML and DL algorithms utilized for vibration-based structural damage detection
in civil structures.
- Abstract（参考訳）: 構造物の寿命維持と維持には, 構造物の損傷モニタリングが極めて重要である。
モニタリングが成功すると、健康、サービス性、整合性、構造物の安全性などの情報が得られるが、構造物の継続的な性能維持は損傷の発生、発生、伝播の監視に大きく依存する。
環境や人為的な要因の異なる構造に損傷が蓄積することがある。
多くのモニタリングと検出手法が開発され、構造的損傷やあらゆる種類の異常に対して早期に警告する実用的な手段を提供している。
観測された構造物の振動応答を利用して、その状態を評価し、構造物の損傷を識別する振動に基づく手法が検討されている。
一方、近年のコンピューティングパワーとセンシング技術により、機械学習(ML)や特にディープラーニング(DL)アルゴリズムは、エレガントなパフォーマンスと厳密な精度を備えた振動に基づく構造的損傷検出において、より実現可能で広範囲に使用されている。
振動による構造損傷検出に関する複数のレビュー研究が報告されているが、従来の手法からMLおよびDL手法への移行について記述し議論する研究は行われていない。
本稿では,従来の手法のハイライトを提示することにより,このギャップを埋めることを目的としており,振動による土木構造物の構造損傷検出に利用したMLおよびDLアルゴリズムの最近の応用を包括的にレビューする。
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