論文の概要: Mechanics-Informed Autoencoder Enables Automated Detection and
Localization of Unforeseen Structural Damage
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15492v1
- Date: Fri, 23 Feb 2024 18:31:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-26 13:44:11.024756
- Title: Mechanics-Informed Autoencoder Enables Automated Detection and
Localization of Unforeseen Structural Damage
- Title（参考訳）: メカニカル・インフォームドオートエンコーダは予測できない構造損傷の自動検出と局在化を可能にする
- Authors: Xuyang Li, Hamed Bolandi, Mahdi Masmoudi, Talal Salem, Nizar Lajnef,
Vishnu Naresh Boddeti
- Abstract要約: 本稿では,構造物の損傷の自動検出と局所化のための新しい"deploy-and-forget"手法を提案する。
これは、安価なセンサーとメカニックインフォームドオートエンコーダによる完全な受動的測定の相乗的な組み合わせに基づいている。
わずか3時間のデータから学習すると、さまざまな種類の予期せぬ損傷を自律的に検出し、ローカライズすることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.53603225917954
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Structural health monitoring (SHM) is vital for ensuring the safety and
longevity of structures like buildings and bridges. As the volume and scale of
structures and the impact of their failure continue to grow, there is a dire
need for SHM techniques that are scalable, inexpensive, operate passively
without human intervention, and customized for each mechanical structure
without the need for complex baseline models. We present a novel
"deploy-and-forget" approach for automated detection and localization of
damages in structures. It is based on a synergistic combination of fully
passive measurements from inexpensive sensors and a mechanics-informed
autoencoder. Once deployed, our solution continuously learns and adapts a
bespoke baseline model for each structure, learning from its undamaged state's
response characteristics. After learning from just 3 hours of data, it can
autonomously detect and localize different types of unforeseen damage. Results
from numerical simulations and experiments indicate that incorporating the
mechanical characteristics into the variational autoencoder allows for up to
35\% earlier detection and localization of damage over a standard autoencoder.
Our approach holds substantial promise for a significant reduction in human
intervention and inspection costs and enables proactive and preventive
maintenance strategies, thus extending the lifespan, reliability, and
sustainability of civil infrastructures.
- Abstract（参考訳）: 構造的健康モニタリング(SHM)は、建物や橋などの構造物の安全性と長寿を確保するために不可欠である。
構造物のボリュームと規模と障害の影響が拡大するにつれ、スケーラブルで安価で、人間の介入なしにパッシブに動作し、複雑なベースラインモデルを必要としない各機械構造用にカスタマイズされたscm技術が必要となる。
本稿では,構造物の損傷の自動検出と局所化のための新しい"deploy-and-forget"手法を提案する。
これは、安価なセンサーとメカニックインフォームドオートエンコーダによる完全な受動的測定の相乗的な組み合わせに基づいている。
一度デプロイすると、我々のソリューションは各構造に対して継続的に学習し、その損傷のない状態の応答特性から学習する。
わずか3時間のデータから学習すると、さまざまな種類の予期せぬ損傷を自律的に検出し、ローカライズすることができる。
数値シミュレーションおよび実験の結果, 変分オートエンコーダに機械的特性を組み込むことで, 標準オートエンコーダよりも最大で35%早く損傷の検出と局所化が可能であることが示唆された。
このアプローチは,人的介入と検査コストの大幅な削減を約束し,積極的な予防的維持戦略を可能にし,土木インフラの寿命,信頼性,持続可能性を拡張する。
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