論文の概要: Physics-Informed Neural Network based Damage Identification for Truss Railroad Bridges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00194v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 22:22:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:01:31.398139
• Title: Physics-Informed Neural Network based Damage Identification for Truss Railroad Bridges
• Title（参考訳）: 物理インフォームニューラルネットワークを用いたトラス鉄道橋の損傷同定
• Authors: Althaf Shajihan, Kirill Mechitov, Girish Chowdhary, Billie F. Spencer Jr,
• Abstract要約: 鉄道橋は国内貨物の40%以上を輸送するアメリカの貨物鉄道システムにとって重要な部分である。 本研究では,鋼トラス橋梁の損傷同定のための物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.923031976899536
• License:
• Abstract: Railroad bridges are a crucial component of the U.S. freight rail system, which moves over 40 percent of the nation's freight and plays a critical role in the economy. However, aging bridge infrastructure and increasing train traffic pose significant safety hazards and risk service disruptions. The U.S. rail network includes over 100,000 railroad bridges, averaging one every 1.4 miles of track, with steel bridges comprising over 50% of the network's total bridge length. Early identification and assessment of damage in these bridges remain challenging tasks. This study proposes a physics-informed neural network (PINN) based approach for damage identification in steel truss railroad bridges. The proposed approach employs an unsupervised learning approach, eliminating the need for large datasets typically required by supervised methods. The approach utilizes train wheel load data and bridge response during train crossing events as inputs for damage identification. The PINN model explicitly incorporates the governing differential equations of the linear time-varying (LTV) bridge-train system. Herein, this model employs a recurrent neural network (RNN) based architecture incorporating a custom Runge-Kutta (RK) integrator cell, designed for gradient-based learning. The proposed approach updates the bridge finite element model while also quantifying damage severity and localizing the affected structural members. A case study on the Calumet Bridge in Chicago, Illinois, with simulated damage scenarios, is used to demonstrate the model's effectiveness in identifying damage while maintaining low false-positive rates. Furthermore, the damage identification pipeline is designed to seamlessly integrate prior knowledge from inspections and drone surveys, also enabling context-aware updating and assessment of bridge's condition.
• Abstract（参考訳）: 鉄道橋はアメリカの貨物鉄道システムにとって重要な部分であり、これは国の貨物の40%以上を移動させ、経済において重要な役割を担っている。 しかし、老朽化した橋のインフラと列車の交通量の増加は、重大な安全上の危険とサービス障害を引き起こしている。 アメリカ合衆国の鉄道網は鉄道橋が10万本以上あり、平均で1.4マイル毎の鉄道橋が1本あり、鋼鉄の橋は橋の全長の50%以上を占めている。 これらの橋の損傷の早期発見と評価は依然として困難な課題である。 本研究では,鋼トラス橋梁の損傷同定のための物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を提案する。 提案手法は教師なし学習アプローチを採用しており,教師付き手法が要求する大規模なデータセットの必要性を排除している。 この手法は、列車横断イベント中の車輪荷重データと橋梁応答を損傷識別の入力として利用する。 PINNモデルは、線形時間変化(LTV)ブリッジトレインシステムの制御微分方程式を明示的に取り入れている。 このモデルでは、勾配に基づく学習用に設計された独自のRunge-Kutta(RK)インテグレータセルを組み込んだ、リカレントニューラルネットワーク(RNN)ベースのアーキテクチャを採用している。 提案手法は橋梁有限要素モデルを更新し,損傷の深刻度を定量化し,構造物の局所化を行う。 イリノイ州シカゴのカルメット橋のケーススタディでは、被害の特定にモデルの有効性を実証し、偽陽性率を低く抑えている。 さらに、損傷識別パイプラインは、検査やドローン調査からの事前知識をシームレスに統合し、状況に応じたブリッジの状態の更新と評価を可能にするように設計されている。

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