論文の概要: Application of 2-D Convolutional Neural Networks for Damage Detection in Steel Frame Structures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.15895v1
• Date: Fri, 29 Oct 2021 16:29:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-01 14:18:28.438352
• Title: Application of 2-D Convolutional Neural Networks for Damage Detection in Steel Frame Structures
• Title（参考訳）: 2次元畳み込みニューラルネットワークの鉄骨構造物の損傷検出への応用
• Authors: Shahin Ghazvineh, Gholamreza Nouri, Seyed Hossein Hosseini Lavassani, Vahidreza Gharehbaghi, Andy Nguyen
• Abstract要約: 本稿では,2次元畳み込みニューラルネットワーク(2次元CNN)を特徴抽出と分類段階の両方に応用する。 本手法では、深度ではなく、光ったCNNのネットワークを使用し、生の加速度信号を入力とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present an application of 2-D convolutional neural networks (2-D CNNs) designed to perform both feature extraction and classification stages as a single organism to solve the highlighted problems. The method uses a network of lighted CNNs instead of deep and takes raw acceleration signals as input. Using lighted CNNs, in which every one of them is optimized for a specific element, increases the accuracy and makes the network faster to perform. Also, a new framework is proposed for decreasing the data required in the training phase. We verified our method on Qatar University Grandstand Simulator (QUGS) benchmark data provided by Structural Dynamics Team. The results showed improved accuracy over other methods, and running time was adequate for real-time applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,2次元畳み込みニューラルネットワーク (2-d cnn) を用いて,特徴抽出と分類の両段階を一つの生物として行うことにより,注目される問題を解決する。 この方法はディープではなくcnnのネットワークを使用し、生の加速度信号を入力として取り出す。 特定の要素に最適化されたライトアップされたCNNを使用することで、精度が向上し、ネットワークのパフォーマンスが向上する。 また、トレーニングフェーズに必要なデータを減らすための新しいフレームワークも提案されている。 本手法は,構造力学チームが提供するqatar university grandstand simulator (qugs)ベンチマークデータを用いて検証した。 その結果、他の手法よりも精度が向上し、リアルタイムアプリケーションには実行時間が十分であった。

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