Fugu-MT 論文翻訳(概要): Crack Detection of Asphalt Concrete Using Combined Fracture Mechanics and Digital Image Correlation

論文の概要: Crack Detection of Asphalt Concrete Using Combined Fracture Mechanics and Digital Image Correlation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05057v1
Date: Mon, 8 May 2023 21:28:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-10 14:35:18.018080
Title: Crack Detection of Asphalt Concrete Using Combined Fracture Mechanics and Digital Image Correlation
Title（参考訳）: 複合破壊力学とディジタル画像相関を用いたアスファルトコンクリートのき裂検出
Authors: Zehui Zhu, Imad L. Al-Qadi
Abstract要約: ひび割れはアスファルトコンクリート(AC)舗装の一般的な故障モードである。本稿では,2次元ディジタル画像相関(DIC)を用いた交流検体の表面き裂検出フレームワークを提案する。この枠組みは、交流き裂現象の特徴付け、破壊特性の評価、アスファルト混合試験プロトコルの評価、理論モデルの開発に応用できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Cracking is a common failure mode in asphalt concrete (AC) pavements. Many tests have been developed to characterize the fracture behavior of AC. Accurate crack detection during testing is crucial to describe AC fracture behavior. This paper proposed a framework to detect surface cracks in AC specimens using two-dimensional digital image correlation (DIC). Two significant drawbacks in previous research in this field were addressed. First, a multi-seed incremental reliability-guided DIC was proposed to solve the decorrelation issue due to large deformation and discontinuities. The method was validated using synthetic deformed images. A correctly implemented analysis could accurately measure strains up to 450\%, even with significant discontinuities (cracks) present in the deformed image. Second, a robust method was developed to detect cracks based on displacement fields. The proposed method uses critical crack tip opening displacement ($\delta_c$) to define the onset of cleavage fracture. The proposed method relies on well-developed fracture mechanics theory. The proposed threshold $\delta_c$ has a physical meaning and can be easily determined from DIC measurement. The method was validated using an extended finite element model. The framework was implemented to measure the crack propagation rate while conducting the Illinois-flexibility index test on two AC mixes. The calculated rates could distinguish mixes based on their cracking potential. The proposed framework could be applied to characterize AC cracking phenomenon, evaluate its fracture properties, assess asphalt mixture testing protocols, and develop theoretical models.
Abstract（参考訳）: ひび割れはアスファルトコンクリート(AC)舗装の一般的な故障モードである。多くの試験がACの破壊挙動を特徴づけるために開発された。試験中のき裂の正確な検出は交流破壊挙動を記述するのに不可欠である。本稿では,2次元ディジタル画像相関 (DIC) を用いた交流検体の表面き裂検出フレームワークを提案する。この分野での以前の研究における2つの重大な欠点に対処した。まず, 大規模変形と不連続性によるデコリレーション問題を解決するために, マルチシードインクリメンタル信頼性誘導型DICを提案した。本手法は合成変形画像を用いて検証した。正しく実装された解析は、変形した画像に顕著な不連続性(ラック)がある場合でも、450\%までのひずみを正確に測定することができる。第2に, 変位場に基づくき裂検出のためのロバスト手法を開発した。提案手法は臨界き裂先端開口変位($\delta_c$)を用いて亀裂発生を定義する。提案手法は, 十分に発達した破壊力学理論に依存する。提案しきい値$\delta_c$は物理的意味を持ち、DIC測定から容易に決定できる。この手法は拡張有限要素モデルを用いて検証した。このフレームワークは2つの交流混合体上でイリノイ可視性指数試験を行い, ひび割れ伝播速度を測定した。計算されたレートは、ひび割れポテンシャルに基づいて混合物を区別することができる。提案手法は,交流き裂現象の特性評価,破壊特性の評価,アスファルト混合試験プロトコルの評価,理論モデルの開発に応用できる。

関連論文リスト

Deep Learning-Based Fatigue Cracks Detection in Bridge Girders using Feature Pyramid Networks [8.59780173800845]
本研究では,橋梁の鋼箱桁のひび割れ情報を含む高分解能画像からの自動き裂分割手法を提案する。亀裂のマルチスケールの特徴を考慮し, 亀裂検出のための特徴ピラミッドネットワーク(FPN)の畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-28T16:16:15Z)
SIFT-Aided Rectified 2D-DIC for Displacement and Strain Measurements in Asphalt Concrete Testing [0.0]
正確な2次元DIC測定は、カメラの主軸が平面標本表面に対して垂直である場合にのみ達成できる。本稿では,非垂直性による誤差を補正する簡易かつ信頼性の高い手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-29T15:46:48Z)
Extreme Miscalibration and the Illusion of Adversarial Robustness [66.29268991629085]
敵の訓練は、しばしばモデルの堅牢性を高めるために使用される。我々は、この観測されたロバストネスの利得はロバストネスの錯覚(IOR)であることを示した。我々は,NLPコミュニティに対して,試験時間温度のスケーリングを堅牢性評価に組み込むよう促す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-27T13:49:12Z)
Automated crack propagation measurement on asphalt concrete specimens using an optical flow-based deep neural network [0.0]
本稿では,アスファルトコンクリート(AC)試料のひび割れ伝播を測定するディープニューラルネットワーク,すなわちCrackPropNetを提案する。 CrackPropNetは、参照画像とデフォルメ画像の様々な場所で特徴を一致させて、変位場不連続の位置を学習する。ひび割れ現象の特徴付け、交流き裂ポテンシャルの評価、試験プロトコルの検証、理論モデルの検証に応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-10T14:45:37Z)
DensePure: Understanding Diffusion Models towards Adversarial Robustness [110.84015494617528]
拡散モデルの特性を解析し,それらが証明された堅牢性を高める条件を確立する。事前訓練されたモデル(すなわち分類器)の信頼性向上を目的とした新しいDensePure法を提案する。このロバストな領域は多重凸集合の和であり、以前の研究で特定されたロバストな領域よりもはるかに大きい可能性が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-01T08:18:07Z)
BaCaDI: Bayesian Causal Discovery with Unknown Interventions [118.93754590721173]
BaCaDIは因果構造と介入の両方の潜在確率的表現の連続的な空間で機能する。 BaCaDIは、合成因果発見タスクとシミュレートされた遺伝子発現データの実験において、因果構造と介入ターゲットを識別する関連手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-03T16:25:48Z)
Partial Identification with Noisy Covariates: A Robust Optimization Approach [94.10051154390237]
観測データセットからの因果推論は、しばしば共変量の測定と調整に依存する。このロバストな最適化手法により、広範囲な因果調整法を拡張し、部分的同定を行うことができることを示す。合成および実データセット全体で、このアプローチは既存の手法よりも高いカバレッジ確率でATEバウンダリを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-22T04:24:26Z)
Crack detection using tap-testing and machine learning techniques to prevent potential rockfall incidents [68.8204255655161]
本稿では,岩盤の自動探傷システムを提案する。ロボットは、岩面を何度も打ったり、タップしたりするのに使用される。音はロボットによって収集され、壊れやすい岩を識別する意図で分類される。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-10T22:53:36Z)
Estimation of Bivariate Structural Causal Models by Variational Gaussian Process Regression Under Likelihoods Parametrised by Normalising Flows [74.85071867225533]
因果機構は構造因果モデルによって記述できる。最先端の人工知能の大きな欠点の1つは、説明責任の欠如である。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-06T14:52:58Z)
A convolutional neural network for prestack fracture detection [10.257307653269455]
フラクチャー検出は貯水池のキャラクタリゼーションの基本的な課題である。本稿では, プリスタック破壊検出を行う畳み込みニューラルネットワークを設計した。実用的調査の応用は,提案したCNNモデルの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-03T17:05:29Z)
Ensemble of Deep Convolutional Neural Networks for Automatic Pavement Crack Detection and Measurement [9.34360241512198]
小さな亀裂の構造を特定するために、畳み込みニューラルネットワークのアンサンブルが使用された。き裂測定には, 亀裂の種類によって, ひび割れの長さと幅を測定できる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-08T22:15:11Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。