論文の概要: Deep learning for structural health monitoring: An application to heritage structures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10351v1
• Date: Fri, 4 Nov 2022 10:17:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-27 13:36:32.798772
• Title: Deep learning for structural health monitoring: An application to heritage structures
• Title（参考訳）: 構造的健康モニタリングのための深層学習 : 遺産構造への応用
• Authors: Fabio Carrara, Fabrizio Falchi, Maria Girardi, Nicola Messina, Cristina Padovani, Daniele Pellegrini
• Abstract要約: ルッカのサン・フレディアーノ・ベル・タワーに記録された大規模なデータセットの異常を検査・検出するために,近年の深層学習技術を用いて時系列予測を行った。 我々は、この問題を教師なしの異常検出タスクとしてフレーム化し、テンポラルフュージョン変換器を訓練して、構造物の正常なダイナミクスを学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.174187754917523
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Thanks to recent advancements in numerical methods, computer power, and monitoring technology, seismic ambient noise provides precious information about the structural behavior of old buildings. The measurement of the vibrations produced by anthropic and environmental sources and their use for dynamic identification and structural health monitoring of buildings initiated an emerging, cross-disciplinary field engaging seismologists, engineers, mathematicians, and computer scientists. In this work, we employ recent deep learning techniques for time-series forecasting to inspect and detect anomalies in the large dataset recorded during a long-term monitoring campaign conducted on the San Frediano bell tower in Lucca. We frame the problem as an unsupervised anomaly detection task and train a Temporal Fusion Transformer to learn the normal dynamics of the structure. We then detect the anomalies by looking at the differences between the predicted and observed frequencies.
• Abstract（参考訳）: 近年の数値手法, コンピュータパワー, 監視技術の進歩により, 地震環境騒音は古い建物の構造的挙動に関する貴重な情報を提供する。 人為的・環境的な情報源による振動の測定と、建物の動的識別と構造的健康モニタリングの使用により、地震学者、技術者、数学者、計算機科学者が関与する新たな分野が誕生した。 本研究では,最近のディープラーニング技術を用いて時系列予測を行い,ルッカのサンフレディアーノ・ベル・タワーで実施した長期監視活動中に記録された大規模データセットの異常を検証・検出する。 問題を教師なし異常検出タスクとしてフレーム化し,時間的融合トランスフォーマを訓練し,構造の正常なダイナミクスを学習する。 次に,予測周波数と観測周波数の差を見て異常を検出する。

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