在建筑物中最佳的传感器放置:静止激发

科学领域:

• 结构工程 结构工程
• 地震学 地震学
• 数据科学数据科学数据科学

背景情况:

• 传感技术的进步使得地震和结构工程的应用更广泛.
• 具有成本效益的传感器部署对于大规模结构健康监测和数据收集至关重要.
• 战略性传感器放置至关重要,以最大限度地提高数据价值,并尽量减少结构响应分析中的不确定性.

研究的目的:

• 开发一种用于建筑物中最佳传感器放置的方法,以尽量减少结构响应重建中的不确定性.
• 识别传感器位置,以便准确地对非仪器化地板的结构反应进行插值.
• 为了支持加利福尼亚州强运动仪器仪表计划的目标,收集高精度,低不确定性结构反应数据.

主要方法:

• 利用高斯过程回归 (GPR) 来量化响应预测不确定性.
• 采用剪切-弹性梁模型,以最小参数进行建筑近似.
• 专注于静止激发和具有均质量和刚度分布的建筑物.
• 建议在强运动网络中放置传感器的决策表.

主要成果:

• 使用模拟和真实数据开发并验证了一种方法.
• 在GPR模型有效量化预测不确定性传感器放置优化.
• 拟议的方法在像CSMIP这样的大规模应用中平衡了准确性和简单性.
• 确定了信息传感器位置,以尽量减少建筑高度的总不确定性.

结论:

• 该研究提供了一种实用方法,用于优化建筑物中的传感器放置,用于结构健康监测.
• 拟议的方法有助于传感器网络的定量决策.
• 未来的工作包括将该方法扩展到非静止激发和各种建筑类型.