論文の概要: On generating parametrised structural data using conditional generative adversarial networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01641v1
• Date: Thu, 3 Mar 2022 11:02:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-04 16:04:46.392735
• Title: On generating parametrised structural data using conditional generative adversarial networks
• Title（参考訳）: 条件付き生成逆数ネットワークを用いたパラメトリック構造データの生成について
• Authors: G. Tsialiamanis, D.J. Wagg, N. Dervilis, K. Worden
• Abstract要約: 我々は,GANアルゴリズムの変形を利用して人工データを生成する。 cGANは、ある範囲内の温度のいくつかの離散値のデータに基づいて訓練される。 この範囲のすべての温度について、十分な精度でデータを生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: A powerful approach, and one of the most common ones in structural health monitoring (SHM), is to use data-driven models to make predictions and inferences about structures and their condition. Such methods almost exclusively rely on the quality of the data. Within the SHM discipline, data do not always suffice to build models with satisfactory accuracy for given tasks. Even worse, data may be completely missing from one's dataset, regarding the behaviour of a structure under different environmental conditions. In the current work, with a view to confronting such issues, the generation of artificial data using a variation of the generative adversarial network (GAN) algorithm, is used. The aforementioned variation is that of the conditional GAN or cGAN. The algorithm is not only used to generate artificial data, but also to learn transformations of manifolds according to some known parameters. Assuming that the structure's response is represented by points in a manifold, part of the space will be formed due to variations in external conditions affecting the structure. This idea proves efficient in SHM, as it is exploited to generate structural data for specific values of environmental coefficients. The scheme is applied here on a simulated structure which operates under different temperature and humidity conditions. The cGAN is trained on data for some discrete values of the temperature within some range, and is able to generate data for every temperature in this range with satisfactory accuracy. The novelty, compared to classic regression in similar problems, is that the cGAN allows unknown environmental parameters to affect the structure and can generate whole manifolds of data for every value of the known parameters, while the unknown ones vary within the generated manifolds.
• Abstract（参考訳）: 構造健康モニタリング(SHM)において最も一般的なアプローチは、データ駆動モデルを使用して構造とその状態に関する予測と推測を行うことである。 このような方法はほとんどデータの品質に依存します。 SHMの規律の中では、データは与えられたタスクに十分な精度でモデルを構築するのに必ずしも十分とは限らない。 さらに悪いことに、異なる環境条件下での構造物の挙動に関するデータがデータセットから完全に欠落している可能性がある。 本研究では,このような問題に対処する目的で,GAN(Generative Adversarial Network)アルゴリズムのバリエーションを用いて人工データを生成する。 上記の変分は条件付きGANまたはcGANの変分である。 このアルゴリズムは人工データを生成するためにだけでなく、既知のパラメータに従って多様体の変換を学ぶためにも用いられる。 構造の応答が多様体内の点によって表されると仮定すると、空間の一部は構造に影響する外部条件の変化によって形成される。 このアイデアは、環境係数の特定の値の構造データを生成するために利用されるため、shmにおいて効率的であることが証明される。 このスキームは、異なる温度と湿度条件下で作動する模擬構造体に適用される。 cGANは、ある範囲内の温度のいくつかの離散値のデータに基づいて訓練され、この範囲のすべての温度のデータを生成することができる。 同様の問題における古典的回帰と比較すると、cGANは未知の環境パラメータが構造に影響を与えることを許容し、既知のパラメータの全ての値に対してすべての多様体を生成することができる。

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