A machine learning methodology for structural damage classification in structural health monitoring
Visualitza/Obre
paper_01.pdf (1,368Mb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/105747
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2017
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
One of the goals of structural health monitoring (SHM) applications is to determine the presence and the severity of a damage. In some cases, this is an element to forecast the behaviour and take decisions to allocate maintenance or replace the structure or the piece. An appropriate decision can reduce the risk of an accident, making more efficient the management of maintenance tasks and reducing the costs while improving the performance of a system. In this way, the development of a good SHM system is a need. Through the use of: (i) advanced methodologies of digital signal processing; (ii) the acquisition of information from a set of piezoelectric sensors appropriately placed in the surface of a structure; and (iii) the use of techniques such as principal component analysis (PCA) [1, 2, 3] and
machine learning, it is possible to generate a solution that meets the necessity about the knowledge of
the structural state. This work presents a methodology which allow to determine the presence of a structural damage and its classification in spite of temperature changes. The methodology is tested with a composite plate instrumented with a PZT sensor network and some added masses as damages. The whole system is validated to different temperatures.
CitacióPozo, F., Tibaduiza, D.A., Anaya, M., Vitola, J. A machine learning methodology for structural damage classification in structural health monitoring. A: ECCOMAS Thematic Conference Smart Structures and Materials. "SMART 2017: ECCOMAS Thematic Conference on Smart Structures and Materials: Madrid, Espanya: June 5-8, 2017: proceedings book". Madrid: 2017, p. 698-708.
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
paper_01.pdf | 1,368Mb | Accés restringit |