손실된 볼트 연결로 인한 불확실성 하에서의 비선형 보의 손상 탐지: 실험적 적용
불확실성이 존재하는 상황에서 비선형 구조물의 손상을 탐지하기 위해 확률론적 볼테라 모델을 활용하는 것이 효과적이다.
不確実な非線形ビームにおける損傷検出:実験的適用
本研究では、実験的に非線形ビームの損傷検出を行うために、確率的ボルテラ級数を用いた手法を提案する。この手法は、構造の本質的な非線形性と測定データの変動を考慮することができる。
Experimental Application of a Stochastic Volterra Series Approach for Damage Detection in a Nonlinear Beam
The stochastic Volterra series approach can effectively detect damage in an initially nonlinear system while accounting for the presence of uncertainties in the measured data.
균열이 있는 불확실한 비선형 보의 손상 탐지를 위한 확률론적 볼테라 시리즈 기반 접근법
확률론적 볼테라 시리즈 모델을 사용하여 초기 비선형 거동을 가진 시스템에서 균열 존재를 탐지할 수 있다. 이 접근법은 시스템 응답의 선형 및 비선형 기여도를 분리하여 균열 탐지 성능을 향상시킬 수 있다.
Detecting Structural Damage in Uncertain Nonlinear Beams using Stochastic Volterra Series
The stochastic Volterra series approach can effectively detect structural damage in nonlinear systems with uncertainties by separating linear and nonlinear contributions in the system response.
Optimal Sensor Placement and Damage Identification for Offshore Jacket Platforms using a Digital Twin Framework
A new digital twin framework with optimal sensor placement is proposed to accurately identify the damage location and severity of offshore jacket platforms.
Transformer-based Foundation Models for Vibration-based Structural Health Monitoring
Transformer-based masked autoencoders can be effectively used as foundation models for vibration-based structural health monitoring, outperforming state-of-the-art methods on anomaly detection and traffic load estimation tasks.
© 2024 by Linnk AI