論文の概要: Localization of Impacts on Thin-Walled Structures by Recurrent Neural Networks: End-to-end Learning from Real-World Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.08362v2
• Date: Mon, 04 Aug 2025 21:17:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-06 15:23:34.168063
• Title: Localization of Impacts on Thin-Walled Structures by Recurrent Neural Networks: End-to-end Learning from Real-World Data
• Title（参考訳）: リカレントニューラルネットワークによる薄肉構造への影響の局在:実世界データによるエンドツーエンド学習
• Authors: Alexander Humer, Lukas Grasboeck, Ayech Benjeddou,
• Abstract要約: 薄肉構造への影響は、圧電センサで測定できるラム波を励起する。 逐次センサデータから直接、衝撃位置をエンドツーエンドに推定するために、リカレントニューラルネットワーク(RNN)を提案する。 その結果,比較的小さなデータセットであっても,衝撃位置の推定精度は著しく向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.9982965995401
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Today, machine learning is ubiquitous, and structural health monitoring (SHM) is no exception. Specifically, we address the problem of impact localization on shell-like structures, where knowledge of impact locations aids in assessing structural integrity. Impacts on thin-walled structures excite Lamb waves, which can be measured with piezoelectric sensors. Their dispersive characteristics make it difficult to detect and localize impacts by conventional methods. In the present contribution, we explore the localization of impacts using neural networks. In particular, we propose to use recurrent neural networks (RNNs) to estimate impact positions end-to-end, i.e., directly from sequential sensor data. We deal with comparatively long sequences of thousands of samples, since high sampling rate are needed to accurately capture elastic waves. For this reason, the proposed approach builds upon Gated Recurrent Units (GRUs), which are less prone to vanishing gradients as compared to conventional RNNs. Quality and quantity of data are crucial when training neural networks. Often, synthetic data is used, which inevitably introduces a reality gap. Here, by contrast, we train our networks using physical data from experiments, which requires automation to handle the large number of experiments needed. For this purpose, a robot is used to drop steel balls onto an aluminum plate equipped with piezoceramic sensors. Our results show remarkable accuracy in estimating impact positions, even with a comparatively small dataset.
• Abstract（参考訳）: 現在、機械学習はユビキタスであり、構造的健康モニタリング(SHM)も例外ではない。 具体的には, 衝突位置の知識が構造的整合性を評価するのに役立つ貝殻状構造物における衝撃局在化の問題に対処する。 薄肉構造への影響は、圧電センサで測定できるラム波を励起する。 これらの分散特性は、従来の方法による影響の検出とローカライズを困難にしている。 本稿では,ニューラルネットワークを用いた影響の局所化について検討する。 特に、逐次センサデータから直接衝撃位置、すなわちエンドツーエンドの位置を推定するために、リカレントニューラルネットワーク(RNN)を提案する。 弾性波を正確に捉えるためには,高いサンプリングレートが必要であるため,比較的長いサンプル列を扱う。 このため、提案手法はGRU(Gated Recurrent Units)上に構築されており、従来のRNNに比べて勾配が消えやすい。 ニューラルネットワークをトレーニングする上では、データの質と量が非常に重要です。 しばしば合成データを使用し、必然的に現実のギャップを生じさせる。 対照的に、我々は実験の物理データを使ってネットワークをトレーニングし、必要な多数の実験を自動化する必要がある。 この目的のために、ピエゾセラミクスセンサーを備えたアルミニウム板に鋼球を落下させるロボットが用いられる。 その結果,比較的小さなデータセットであっても,衝撃位置の推定精度は著しく向上した。

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