論文の概要: Intelligent Optimization and Machine Learning Algorithms for Structural
Anomaly Detection using Seismic Signals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10355v1
- Date: Thu, 18 Jan 2024 19:48:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-22 17:43:28.748009
- Title: Intelligent Optimization and Machine Learning Algorithms for Structural
Anomaly Detection using Seismic Signals
- Title（参考訳）: 地震信号を用いた構造異常検出のためのインテリジェント最適化と機械学習アルゴリズム
- Authors: Maximilian Trapp and Can Bogoclu and Tamara Nestorovi\'c and Dirk Roos
- Abstract要約: メカニカルトンネリング中の異常検出方法の欠如は、掘削時間に金銭的損失と損失をもたらす可能性がある。
現場掘削ではトンネル掘削機の損傷を回避し, 伝播速度の調整を行うため, 掘削前に硬い障害物を認識する必要がある。
構造異常検出の効率は、インテリジェントな最適化技術と機械学習によって向上することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9285295512807729
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The lack of anomaly detection methods during mechanized tunnelling can cause
financial loss and deficits in drilling time. On-site excavation requires hard
obstacles to be recognized prior to drilling in order to avoid damaging the
tunnel boring machine and to adjust the propagation velocity. The efficiency of
the structural anomaly detection can be increased with intelligent optimization
techniques and machine learning. In this research, the anomaly in a simple
structure is detected by comparing the experimental measurements of the
structural vibrations with numerical simulations using parameter estimation
methods.
- Abstract（参考訳）: メカニカルトンネリング中の異常検出方法の欠如は、掘削時間に金銭的損失と損失をもたらす可能性がある。
現場掘削ではトンネル掘削機の損傷を回避し, 伝播速度を調節するため, 掘削前にハード障害物を認識する必要がある。
構造異常検出の効率は、インテリジェントな最適化技術と機械学習によって向上することができる。
本研究では, 構造振動の実験的測定とパラメータ推定法による数値シミュレーションを比較することで, 簡単な構造の異常を検出する。
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