論文の概要: Quantification of Damage Using Indirect Structural Health Monitoring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09791v1
- Date: Tue, 24 Jan 2023 02:46:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-01-25 14:28:03.465503
- Title: Quantification of Damage Using Indirect Structural Health Monitoring
- Title（参考訳）: 間接構造ヘルスモニタリングによる損傷の定量化
- Authors: Achyuth Madabhushi
- Abstract要約: 本研究は加速度計による損傷定量化に焦点を当てる。
橋の重量は異なるが損傷レベルは異なるが、31回の試験では20回の損傷レベルが異なる。
この方法論は、現実世界のアプリケーションでどれだけ効果的かを測定するために、この分野に応用されるべきである。
- 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: Structural health monitoring is important to make sure bridges do not fail.
Since direct monitoring can be complicated and expensive, indirect methods have
been a focus on research. Indirect monitoring can be much cheaper and easier to
conduct, however there are challenges with getting accurate results. This work
focuses on damage quantification by using accelerometers. Tests were conducted
on a model bridge and car with four accelerometers attached to to the vehicle.
Different weights were placed on the bridge to simulate different levels of
damage, and 31 tests were run for 20 different damage levels. The acceleration
data collected was normalized and a Fast-Fourier Transform (FFT) was performed
on that data. Both the normalized acceleration data and the normalized FFT data
were inputted into a Non-Linear Principal Component Analysis (separately) and
three principal components were extracted for each data set. Support Vector
Regression (SVR) and Gaussian Process Regression (GPR) were used as the
supervised machine learning methods to develop models. Multiple models were
created so that the best one could be selected, and the models were compared by
looking at their Mean Squared Errors (MSE). This methodology should be applied
in the field to measure how effective it can be in real world applications.
- Abstract（参考訳）: 橋梁が壊れないようにするため、構造的健康モニタリングが重要である。
直接監視は複雑で費用がかかるため、間接的な手法は研究に重点を置いている。
間接的な監視はより安価で実行が容易だが、正確な結果を得るためには課題がある。
本研究は加速度計による損傷定量化に焦点を当てる。
模型橋と車体に4つの加速度計が取り付けられた車両で試験が行われた。
異なる損傷レベルをシミュレートするために橋に異なる重みが置かれ、31の試験が20の異なる損傷レベルのために行われた。
収集した加速度データを正規化し,その上で高速フーリエ変換(FFT)を行った。
正規化加速度データと正規化FFTデータの両方を非線形主成分分析(それぞれ)に入力し、各データセットに対して3つの主成分を抽出した。
モデル開発のための教師付き機械学習手法として、サポートベクトル回帰(SVR)とガウスプロセス回帰(GPR)が用いられた。
複数のモデルが作成され、最良のモデルを選ぶことができ、モデルは平均二乗誤差(mse)を見て比較された。
この方法論は、現実世界のアプリケーションでどれだけ効果的かを測定するために、この分野で適用されるべきです。
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