使用深度学习和FE模型更新技术检测结构损坏
Yunwoo Lee1, Heesoo Kim2, Seongi Min3
1School of Civil Engineering, College of Engineering, Chungbuk National University, Cheongju, Republic of Korea.
这项研究介绍了一种使用人工智能的新型结构损伤检测方法. 通过更新有限元模型和训练人工智能网络,它可以准确地识别结构损坏的位置和程度.
科学领域:
- 结构工程 结构工程
- 计算力学 计算力学 计算力学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 检测结构损坏对于安全和维护至关重要.
- 传统的方法,如损坏检测和有限元模型更新有局限性.
- 分析方法在复杂的结构问题中面临挑战.
研究的目的:
- 开发一种用于结构损坏检测的新方法.
- 准确确定结构损坏的位置和程度.
- 为了利用人工智能进行复杂的损害分析.
主要方法:
- 使用有限元模型更新来创建反映结构特征的参考模型.
- 根据参考模型,为各种损坏场景生成培训数据.
- 采用人工智能网络进行损害识别.
主要成果:
- 开发的方法允许精确识别结构损坏.
- 该方法有效地克服了传统分析方法的局限性.
- 人工智能网络成功地学会从训练数据中检测损害.
结论:
- 拟议的人工智能驱动的方法为结构损坏检测提供了一个强大的解决方案.
- 模型更新与人工智能相结合,提供了一种分析结构完整性的有效方法.
- 这种方法提高了评估和管理结构健康的能力.
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