論文の概要: Wave based damage detection in solid structures using artificial neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.16339v1
• Date: Tue, 30 Mar 2021 13:31:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-31 19:13:01.593706
• Title: Wave based damage detection in solid structures using artificial neural networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた固体構造物の波による損傷検出
• Authors: Frank Wuttke, Hao Lyu, Amir S. Sattari and Zarghaam H. Rizvi
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークが構造特性の初期あるいは変化を認識する能力について考察する。 CNNモデルは、構造物内の亀裂発生後の伝播波場の変化を特定するために使用される。 モデルのトレーニングにはまだ時間がかかるが,提案手法は新たなひび割れ検出や構造的健康モニタリング手法として大きな可能性を秘めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.02294014185517203
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The identification of structural damages takes a more and more important role within the modern economy, where often the monitoring of an infrastructure is the last approach to keep it under public use. Conventional monitoring methods require specialized engineers and are mainly time consuming. This research paper considers the ability of neural networks to recognize the initial or alteration of structural properties based on the training processes. The presented work here is based on Convolutional Neural Networks (CNN) for wave field pattern recognition, or more specifically the wave field change recognition. The CNN model is used to identify the change within propagating wave fields after a crack initiation within the structure. The paper describes the implemented method and the required training procedure to get a successful crack detection accuracy, where the training data are based on the dynamic lattice model. Although the training of the model is still time consuming, the proposed new method has an enormous potential to become a new crack detection or structural health monitoring approach within the conventional monitoring methods.
• Abstract（参考訳）: 構造的損傷の特定は、現代経済においてますます重要な役割を担っており、インフラの監視が公共利用を維持するための最後のアプローチであることが多い。 従来の監視方法は専門の技術者を必要とし、主に時間を要する。 本研究は、ニューラルネットワークがトレーニングプロセスに基づいて構造特性の初期または変更を認識する能力について検討する。 ここでは、波動場パターン認識のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、より具体的には波動場変化認識について述べる。 CNNモデルは、構造物内の亀裂発生後の伝播波場の変化を特定するために使用される。 本稿では, 動的格子モデルに基づいて, き裂検出精度を向上するために, 実装手法と必要な訓練手順について述べる。 モデルのトレーニングはまだ時間がかかるが,提案手法は従来型のモニタリング手法において,新たな亀裂検出や構造的健康モニタリング手法となる可能性が大きい。

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