论文摘要
结构健康监测(SHM)是一个多学科交叉领域,涉及利用大量传感器和仪器对结构荷载和响应进行自动感知,然后根据收集到的数据对结构进行健康诊断。由于安装在结构上的SHM系统能自动实时地感知、评估和预警结构状态,所以海量数据是SHM的一个显著特征。与海量数据处理与分析相关的方法与技术被称为数据科学与工程,其包括数据采集、数据转换、数据管理以及数据处理与挖掘算法。本文旨在简要回顾笔者在SHM数据科学与工程方面开展的最新研究,具体涵盖基于压缩采样的数据采集算法、基于深度学习算法的异常数据诊断方法、基于计算机视觉技术的桥梁裂纹识别方法,以及基于机器学习算法的桥梁结构状态评估方法。最后,本文在结语部分对该领域的未来发展趋势进行了展望。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 鲍跃全,陈智成,魏世银,徐阳,唐志一,李惠
关键词: 结构健康监测,监测数据,压缩采样,机器学习,深度学习
来源: Engineering 2019年02期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 建筑科学与工程,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: School of Civil Engineering, Harbin Institute of Technology
基金: 国家自然科学基金项目(51638007,51478149,51678203,51678204)资助~~
分类号: TU317;TP391.41;TP18
页码: 234-242+261-270
总页数: 19
文件大小: 3240K
下载量: 776
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