使用卷积神经网络在地震激发下对多层钢结构建筑的钢板切割墙的故障评估
Paolo Bonfini1,2, Nikolaos Schetakis3, Jurad Sukhnandan4
1Alma Sistemi S.R.L., Via dei Nasturzi 4, 00012 Guidonia, Italy.
本研究介绍了一种计算机视觉方法,用于自动检测多层钢结构建筑的剪板墙壁的故障. 该方法使用卷积神经网络 (CNN) 进行准确的地震损害评估.
科学领域:
- 结构工程 结构工程
- 计算机视觉 计算机视觉
- 计算力学 计算力学 计算力学
背景情况:
- 多层钢结构建筑面临地震风险.
- 剪板墙壁减轻了侧面的地震反应.
- 准确的故障评估对于结构完整性至关重要.
研究的目的:
- 开发一种自动化计算机视觉方法,用于评估钢结构建筑中的剪板墙故障.
- 将基于物理的模拟与机器学习相结合,用于损害预测.
- 为实时结构健康监测提供一个工具.
主要方法:
- 开发了基于物理的非线性动态有限元素模型.
- 从参数模拟中生成的故障轮图 (相当于塑料应变).
- 采用卷积神经网络 (CNN) 来根据建筑物几何和地震强度预测故障分布.
主要成果:
- 美国有线电视新闻网准确地预测了剪切板壁上的故障分布.
- 该方法在随机建筑模型上表现出令人满意的准确性.
- 生成的等效塑料应变图像作为故障分析的有效输出.
结论:
- 拟议的计算机视觉方法允许对剪切板壁进行自动和准确的地震故障评估.
- 这种方法可以集成到结构数字双胞胎解决方案中,以提高建筑安全.
- 该研究强调了人工智能在地震结构工程中的潜力.
更多相关视频
09:00Visualization of Failure and the Associated Grain-Scale Mechanical Behavior of Granular Soils under Shear using Synchrotron X-Ray Micro-Tomography
Published on: September 29, 2019
05:26Determination of the Mechanical Properties of Flexible Connectors for Use in Insulated Concrete Wall Panels
Published on: October 19, 2022
相关概念视频
Shear and Bending Moment Diagram: Problem Solving
Draw a Free-Body Diagram: Start by drawing a free-body diagram of the entire beam, including the concentrated loads, distributed load, and reaction...
Internal Loadings in Structural Members: Problem Solving
To illustrate this, let's consider a beam OC of 5 kN, inclined at an angle of 53.13° with the horizontal and supported at both ends. Determine the internal...
Shear on the Horizontal Face of a Beam Element
Relation Between the Distributed Load and Shear
Shearing Stresses in a Beam: Problem Solving
Behavior of Concrete Under Compressive Load
As the concrete specimen fractures under...
