論文の概要: A digital twin framework for civil engineering structures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01445v1
• Date: Wed, 2 Aug 2023 21:38:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-04 15:48:37.878386
• Title: A digital twin framework for civil engineering structures
• Title（参考訳）: 土木構造物のためのデジタルツインフレームワーク
• Authors: Matteo Torzoni and Marco Tezzele and Stefano Mariani and Andrea Manzoni and Karen E. Willcox
• Abstract要約: デジタルツインの概念は、条件ベースの予測保守パラダイムを前進させる魅力的な機会である。 本研究は, 土木構造物の健康モニタリング, 保守, 管理計画に対する予測的ディジタルツインアプローチを提案する。
• 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: The digital twin concept represents an appealing opportunity to advance condition-based and predictive maintenance paradigms for civil engineering systems, thus allowing reduced lifecycle costs, increased system safety, and increased system availability. This work proposes a predictive digital twin approach to the health monitoring, maintenance, and management planning of civil engineering structures. The asset-twin coupled dynamical system is encoded employing a probabilistic graphical model, which allows all relevant sources of uncertainty to be taken into account. In particular, the time-repeating observations-to-decisions flow is modeled using a dynamic Bayesian network. Real-time structural health diagnostics are provided by assimilating sensed data with deep learning models. The digital twin state is continually updated in a sequential Bayesian inference fashion. This is then exploited to inform the optimal planning of maintenance and management actions within a dynamic decision-making framework. A preliminary offline phase involves the population of training datasets through a reduced-order numerical model and the computation of a health-dependent control policy. The strategy is assessed on two synthetic case studies, involving a cantilever beam and a railway bridge, demonstrating the dynamic decision-making capabilities of health-aware digital twins.
• Abstract（参考訳）: デジタルツインの概念は、シビルエンジニアリングシステムの条件ベースおよび予測保守パラダイムを前進させ、ライフサイクルコストの削減、システム安全性の向上、システム可用性の向上を可能にする魅力的な機会である。 本研究は,土木構造物の健康管理,維持管理,管理計画に関する予測的デジタルツインアプローチを提案する。 アセット・トウィン結合力学系は確率的グラフィカルモデルを用いて符号化され、関連する全ての不確実性源を考慮に入れることができる。 特に,動的ベイズネットワークを用いて時間繰り返し観測-決定フローをモデル化する。 リアルタイムな構造的健康診断は、センシングされたデータをディープラーニングモデルに同化することで実現される。 デジタルツイン状態はシーケンシャルベイズ推論方式で継続的に更新される。 これは、動的意思決定フレームワークにおける保守および管理アクションの最適な計画に使用される。 予備オフラインフェーズは、減数次数値モデルによるトレーニングデータセットの人口と、健康依存制御ポリシーの計算を含む。 この戦略は、カンチレバービームと鉄道橋を含む2つの合成ケーススタディで評価され、健康対応デジタル双生児の動的な意思決定能力を示している。

関連論文リスト

• A Digital Twin Framework Utilizing Machine Learning for Robust Predictive Maintenance: Enhancing Tire Health Monitoring [6.469230177693753]
  本稿では,長期的物理システムの予測保守のための新しいデジタルツインフレームワークを提案する。 我々は、このフレームワークが自動車の安全性と効率を高めるためにどのように使用できるかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-12T15:21:35Z)
• Sustainable Diffusion-based Incentive Mechanism for Generative AI-driven Digital Twins in Industrial Cyber-Physical Systems [65.22300383287904]
  産業用サイバー物理システム(ICPS)は、現代の製造業と産業にとって不可欠なコンポーネントである。 製品ライフサイクルを通じてデータをデジタル化することで、ICPSのDigital Twins(DT)は、現在の産業インフラからインテリジェントで適応的なインフラへの移行を可能にします。 産業用IoT(Industrial Internet of Things, IIoT)デバイスを利用すれば、DTを構築するためのデータを共有するメカニズムは、悪い選択問題の影響を受けやすい。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-02T10:47:10Z)
• Digital Twins for Patient Care via Knowledge Graphs and Closed-Form Continuous-Time Liquid Neural Networks [0.0]
  デジタル双生児は、製造業、サプライチェーンのロジスティクス、土木インフラなどの産業で急速に勢いを増している。 マルチモーダル患者データを用いた複雑な疾患のモデル化の課題と、その解析の複雑さは、生体医療分野におけるデジタル双生児の採用を阻害している。 本稿では,計算コストとモデリング複雑さによる臨床双対モデリングの障壁に対処する新しい枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-08T12:52:31Z)
• Safe AI for health and beyond -- Monitoring to transform a health service [51.8524501805308]
  機械学習アルゴリズムの出力を監視するために必要なインフラストラクチャを評価する。 モデルのモニタリングと更新の例を示す2つのシナリオを提示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-02T17:27:45Z)
• Probabilistic machine learning based predictive and interpretable digital twin for dynamical systems [0.0]
  ディジタルツインを更新するための2つのアプローチが提案されている。 どちらの場合も、更新されたデジタル双生児の表現は同一である。 提案手法は、ディジタル双対モデルにおける摂動の正確な説明を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-19T04:25:59Z)
• Digital twins of nonlinear dynamical systems [2.577161800553927]
  ディジタル双生児は、対象システムのダイナミクスを、これまで経験したことのないパラメータレギュレーションに外挿できることを示す。 我々のデジタル双生児は、臨界システムの健康状態のモニタリングや、環境変化によって引き起こされる潜在的な崩壊を予測するなど、重要な応用にアピールする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-05T23:57:05Z)
• System Resilience through Health Monitoring and Reconfiguration [56.448036299746285]
  人為的なシステムのレジリエンスを、予期せぬ事象に対して向上させるためのエンドツーエンドのフレームワークを実証する。 このフレームワークは物理ベースのデジタルツインモデルと,リアルタイム故障診断,予後,再構成を行う3つのモジュールに基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-30T20:16:17Z)
• Capturing Actionable Dynamics with Structured Latent Ordinary Differential Equations [68.62843292346813]
  本稿では,その潜在表現内でのシステム入力の変動をキャプチャする構造付き潜在ODEモデルを提案する。 静的変数仕様に基づいて,本モデルではシステムへの入力毎の変動要因を学習し,潜在空間におけるシステム入力の影響を分離する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-25T20:00:56Z)
• Leveraging the structure of dynamical systems for data-driven modeling [111.45324708884813]
  トレーニングセットとその構造が長期予測の品質に与える影響を考察する。 トレーニングセットのインフォームドデザインは,システムの不変性と基盤となるアトラクションの構造に基づいて,結果のモデルを大幅に改善することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-15T20:09:20Z)
• Automatic digital twin data model generation of building energy systems from piping and instrumentation diagrams [58.720142291102135]
  建物からP&IDのシンボルや接続を自動で認識する手法を提案する。 シンボル認識,線認識,およびデータセットへの接続の導出にアルゴリズムを適用する。 このアプローチは、制御生成、(分散)モデル予測制御、障害検出といった、さらなるプロセスで使用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-31T15:09:39Z)
• A Probabilistic Graphical Model Foundation for Enabling Predictive Digital Twins at Scale [0.0]
  結合ダイナミクスシステムの集合として、アセットツインシステムの抽象化を作成します。 本研究では,無人航空機のディジタル双対構造を実現するために,モデルがどのようにインスタンス化されるかを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-10T17:33:59Z)

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。