論文の概要: Machine-learning-based methods for output only structural modal identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.07644v2
• Date: Wed, 24 Jun 2020 01:13:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 21:21:34.823153
• Title: Machine-learning-based methods for output only structural modal identification
• Title（参考訳）: 機械学習による構造モード識別のみの出力法
• Authors: Dawei Liu, Zhiyi Tang, Yuequan Bao, Hui Li
• Abstract要約: 構造的健康モニタリング(SHM)のための出力専用データのモーダルパラメータを機械学習で同定する手法を提案する。 自己符号化深層ニューラルネットワークは、構造物の振動データから構造的モーダルパラメータを特定するように設計されている。 非相関性や非ガウス性を考慮して独立性を制約し、構造的モーダルパラメータを得るために設計されたニューラルネットワークを制限する新しい損失関数を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.454141614055463
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this study, we propose a machine-learning-based approach to identify the modal parameters of the output-only data for structural health monitoring (SHM) that makes full use of the characteristic of independence of modal responses and the principle of machine learning. By taking advantage of the independence feature of each mode, we use the principle of unsupervised learning, making the training process of the deep neural network becomes the process of modal separation. A self-coding deep neural network is designed to identify the structural modal parameters from the vibration data of structures. The mixture signals, that is, the structural response data, are used as the input of the neural network. Then we use a complex loss function to restrict the training process of the neural network, making the output of the third layer the modal responses we want, and the weights of the last two layers are mode shapes. The deep neural network is essentially a nonlinear objective function optimization problem. A novel loss function is proposed to constrain the independent feature with consideration of uncorrelation and non-Gaussianity to restrict the designed neural network to obtain the structural modal parameters. A numerical example of a simple structure and an example of actual SHM data from a cable-stayed bridge are presented to illustrate the modal parameter identification ability of the proposed approach. The results show the approach's good capability in blindly extracting modal information from system responses.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,モーダル応答の独立性の特徴と機械学習の原理をフル活用した,構造ヘルスモニタリング(shm)のための出力専用データのモーダルパラメータを同定する機械学習手法を提案する。 各モードの独立性機能を活用することで、教師なし学習の原則を用い、ディープニューラルネットワークのトレーニングプロセスをモーダル分離のプロセスにする。 自己符号化深層ニューラルネットワークは、構造物の振動データから構造パラメータを特定するように設計されている。 混合信号、すなわち構造応答データは、ニューラルネットワークの入力として使用される。 次に、ニューラルネットワークのトレーニングプロセスを制限するために複雑な損失関数を使用し、3層目の出力を我々が望むモーダル応答とし、最後の2層の重みをモード形状とする。 ディープニューラルネットワークは本質的に非線形目的関数最適化問題である。 非相関性と非ガウス性を考慮して独立性を制約し、構造的モーダルパラメータを得るために設計されたニューラルネットワークを制限する新しい損失関数を提案する。 簡単な構造の数値的な例と,ケーブルステイドブリッジからの実際のSHMデータの例を示し,提案手法のパラメータ識別能力を示す。 その結果,システム応答からモーダル情報を盲目的に抽出する手法の有用性が示された。

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