Structural Health Monitoring Based on Data Science Techniques

Cập nhật vào: Thứ năm - 09/11/2023 22:09

Nhan đề chính: Structural Health Monitoring Based on Data Science Techniques

Nhan đề dịch: Giám sát sức khỏe cấu trúc dựa trên kỹ thuật khoa học dữ liệu

Tác giả: Alexandre Curry , Diogo Ribeiro , Filippo Ubertini , Michael D. Todd

Nhà xuất bản: Springer Cham

Năm xuất bản: 2021

Số trang: XV, 484

Ngôn ngữ: Tiếng Anh

ISBN: 978-3-030-81716-9

SpringerLink

Lời giới thiệu: Mô hình giám sát sức khỏe cấu trúc (SHM) hiện đại chuyển đổi thu thập dữ liệu tại chỗ, thời gian thực hành các quyết định có thể hành động liên quan đến hiệu suất cấu trúc, tình trạng sức khỏe, bảo trì hoặc đánh giá vòng đời đã được thúc đẩy bởi sự tăng trưởng nhanh chóng của tính khả dụng và tiên tiến của “dữ liệu lớn”. khoa học dữ liệu. Tính sẵn có của dữ liệu như vậy cùng với nhiều kỹ thuật phân tích dữ liệu và học máy đã dẫn đến sự tiến bộ nhanh chóng về cách SHM được thực hiện, cho phép tăng cường chuyển đổi từ nghiên cứu sang thực tiễn. Cuốn sách này dự định trình bày một bộ sưu tập tiêu biểu về những tiến bộ khoa học dữ liệu như vậy được sử dụng cho các ứng dụng SHM, mang lại đóng góp quan trọng cho các kỹ sư dân dụng, nhà nghiên cứu và học viên trên khắp thế giới.

Từ khóa: Giám sát; Sức khỏe; Khoa học dữ liệu; Trí tuệ nhân tạo; Dữ liệu lớn.

Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:

- Phát hiện hư hỏng kết cấu dựa trên rung động bằng kỹ thuật học Bayesian thưa thớt

- Bayesian Deep Learning để phát hiện hư hỏng cầu dựa trên rung động

- Ra quyết định chẩn đoán, tiên lượng và bảo trì cho cơ sở hạ tầng dân dụng: Phân tích dữ liệu Bayesian và học máy

- Học máy theo thời gian thực để theo dõi sức khỏe kết cấu tốc độ cao

- Phát triển và xác nhận phương pháp SHM dựa trên dữ liệu cho cầu đường sắt

- Phát hiện hư hỏng sớm không giám sát trong thời gian thực ở các cầu đường sắt bằng cách sử dụng các phản ứng do giao thông gây ra

- Chẩn đoán lỗi trong các hệ thống giám sát sức khỏe kết cấu bằng kỹ thuật xử lý tín hiệu và học máy

- Phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu/mô hình kết hợp tự thích ứng với SHM dựa trên việc giảm đơn hàng mô hình và học sâu

- Giám sát dự đoán các tài sản kỹ thuật quy mô lớn bằng kỹ thuật học máy và mô hình hóa đơn hàng giảm

- Các phương pháp dựa trên dữ liệu không được giám sát để xác định thiệt hại trong phương tiện không liên tục

- Các ứng dụng của Deep Learning trong xây dựng thông minh

- Hệ thống SHM tích hợp: Phát hiện thiệt hại thông qua học tập không giám sát và hợp nhất dữ liệu

- Ảnh hưởng của môi trường đối với các tham số phương thức: Các phương pháp tuyến tính và phi tuyến tính để bù trừ trong bối cảnh giám sát sức khỏe kết cấu

- Tính năng hư hỏng dựa trên rung động để theo dõi tình trạng kết cấu lâu dài dưới sự thay đổi thực tế về môi trường và vận hành

- Về các thủ tục rõ ràng và ngầm định để giảm thiểu các biến động về môi trường và vận hành trong giám sát sức khỏe kết cấu dựa trên dữ liệu

- Trí tuệ nhân tạo có thể giải thích được để nâng cao giám sát sức khỏe kết cấu

- Máy học thông tin vật lý để theo dõi sức khỏe kết cấu

- Máy học có thể diễn giải để xấp xỉ chức năng trong giám sát sức khỏe kết cấu

- Học tập được giám sát một phần để theo dõi sức khỏe kết cấu dựa trên dữ liệu

- Theo dõi sức khỏe kết cấu dựa trên dân số

- Xác định thiệt hại cấu trúc dựa trên máy học trong các đám mây điểm ba chiều

- Phân tích dữ liệu, nút cảm biến và đám mây mới: Nghiên cứu điển hình về hệ thống SHM quy mô lớn

Structural Health Monitoring Based on Data Science Techniques

Những tin mới hơn

Những tin cũ hơn