論文の概要: On an application of graph neural networks in population based SHM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01646v1
- Date: Thu, 3 Mar 2022 11:11:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-04 17:07:56.470635
- Title: On an application of graph neural networks in population based SHM
- Title（参考訳）: 人口ベースSHMにおけるグラフニューラルネットワークの適用について
- Authors: G. Tsialiamanis, C. Mylonas, E. Chatzi, D.J. Wagg, N. Dervilis, K.
Worden
- Abstract要約: 本研究の目的は,異なる大きさのトラスの最初の自然発生頻度を,異なる環境温度,異なるバー部材タイプで予測することである。
回帰の精度は、訓練に使われたものよりも多くのノードとメンバーを持つ構造でも満足できる。
- 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: Attempts have been made recently in the field of population-based structural
health monitoring (PBSHM), to transfer knowledge between SHM models of
different structures. The attempts have been focussed on homogeneous and
heterogeneous populations. A more general approach to transferring knowledge
between structures, is by considering all plausible structures as points on a
multidimensional base manifold and building a fibre bundle. The idea is quite
powerful, since, a mapping between points in the base manifold and their
fibres, the potential states of any arbitrary structure, can be learnt. A
smaller scale problem, but still useful, is that of learning a specific point
of every fibre, i.e. that corresponding to the undamaged state of structures
within a population. Under the framework of PBSHM, a data-driven approach to
the aforementioned problem is developed. Structures are converted into graphs
and inference is attempted within a population, using a graph neural network
(GNN) algorithm. The algorithm solves a major problem existing in such
applications. Structures comprise different sizes and are defined as abstract
objects, thus attempting to perform inference within a heterogeneous population
is not trivial. The proposed approach is tested in a simulated population of
trusses. The goal of the application is to predict the first natural frequency
of trusses of different sizes, across different environmental temperatures and
having different bar member types. After training the GNN using part of the
total population, it was tested on trusses that were not included in the
training dataset. Results show that the accuracy of the regression is
satisfactory even in structures with higher number of nodes and members than
those used to train it.
- Abstract（参考訳）: 人口ベースの構造健康モニタリング(pbshm)の分野では,近年,異なる構造のscmモデル間の知識の伝達が試みられている。
この試みは同種および異種集団に焦点を当てている。
構造間で知識を伝達するより一般的なアプローチは、すべての可算構造を多次元基底多様体上の点として考慮し、ファイバー束を構築することである。
基本多様体の点とそのファイバーの間の写像、任意の構造のポテンシャル状態は学習できるので、この考えは非常に強力である。
より小さなスケールの問題は、しかしそれでも有用であり、全ての繊維の特定の点、すなわち人口内の損傷のない構造の状態に対応する点を学ぶことである。
PBSHMの枠組みでは、上記の問題に対するデータ駆動アプローチが開発されている。
構造はグラフに変換され、グラフニューラルネットワーク(GNN)アルゴリズムを用いて、集団内で推論が試みられる。
このアルゴリズムは、そのようなアプリケーションに存在する大きな問題を解決する。
構造はサイズが異なり、抽象オブジェクトとして定義されるため、不均質な集団内で推論を試みることは自明ではない。
提案手法はトラスをシミュレートした集団で検証した。
この応用の目的は、異なる大きさのトラスの最初の自然周波数を、異なる環境温度と異なるバーメンバータイプで予測することである。
総人口の一部を使ってGNNを訓練した後、トレーニングデータセットに含まれていないトラスでテストされた。
その結果,リグレッションの精度は,ノード数やメンバ数が高い構造においても,トレーニングに使用したものよりも良好であることが判明した。
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