Идентификация повреждений методом подвижного фрактала при автоматизированном мониторинге

Идентификация повреждений методом подвижного фрактала при автоматизированном мониторинге

Автор: Венгринович Валерий Львович, Рябцев Владимир Николаевич

Журнал: Строительство уникальных зданий и сооружений @unistroy

Статья в выпуске: 5 (68), 2018 года.

Бесплатный доступ

Автоматизированная система мониторинга технического состояния здания или сооружения предназначена для выдачи актуальной информацией о степени износа строительных конструкций, а также о появлении в них дефектов. Распознавание дефектов достигается обработкой многосенсорной матричной информации на выходе системы мониторинга, состоящей из большого числа датчиков, непрерывно измеряющих параметры сооружения: углы наклонов, ускорения, деформации несущих конструкций. В статье предложен метод распознавания дефектов, основанный на анализе периодически поступающих в компьютер данных, представленных в матричном виде. Каждая строка матрицы представляет из себя последовательность величин, считываемых с каждого датчика. Количество строк равно числу опрашиваемых датчиков. Для обработки этих данных из большой прямоугольной матрицы выделяют квадратную матрицу, из которой в процессе обработки выделяют ее характеристики: главные значения, главные вектора, коэффициенты корреляции и пр. Движушаяся квадратная матрица названа нами движущимся фракталом. В процессе моделирования системы определяются зависимости параметров матрицы от дефектов в конструкции. Практическое применение предлагаемого метода проиллюстрировано на компьютерной модели реального высотного здания. Выполненные исследования показывают, что метод подвижного фрактала позволяет идентифицировать появление дефектов в несущих конструкциях.

Еще

Мониторинг технического состояния, строительные конструкции, датчики, дефект, фрактал.

Короткий адрес: https://sciup.org/143166080

IDR: 143166080   |   DOI: 10.18720/CUBS.68.5

Список литературы Идентификация повреждений методом подвижного фрактала при автоматизированном мониторинге

  • Worden, Keith; Farrar, Charles R.; Manson, Graeme; Park, Gyuhae. The fundamental axioms of structural health monitoring//Proceedings of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 2007, vol. 463, issue 2082, pp. 1639-1664
  • S. Thӧns. On the Value of Monitoring Information for the Structural Integrity and Risk Management//Computer Aided Civil and Infrastructural Engineering. -2018, vol.33, pp. 79-94. URL:http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/mice.12332/epdf
  • Mohamed Abdel-Basset Abdo. Structural Health Monitoring: History, Applications and Future. A Review Book. Open Science Publishers, 2014, New York, pp. 1-115.
  • Jiaqi Xu, Billie F. Spencer Jr., Xilin Lu, Xinzhong Chen and Lei Lu. Optimization of Structures Subject to Stochastic Dynamic Loading//Computer Aided Civil and Infrastructural Engineering. -2017, vol.32, issue 6, pp. 657-673.
  • Новожилов Г.В., Неймарк М., Цесарский Л.Г. Безопасность полета самолета. Москва.: Машиностроение, 2003. 144 с.
  • Kollgaard J.R., LaRiviere S.G. NDE Challenges with Future Commercial Aircraft-A Boeing. Review of Progress in QNDE, ed. by D.O. Tompson and D.E. Chimenti//v. 27B, American Institute of Physics, Melville-N.Y., 2008, pp.23.
  • Ugalde U., Anduaga J., Martínez F., Iturrospe A. A SHM method for detecting damage with incomplete observations
  • based on VARX modelling and Granger causality. . Систем. требования: AdobeAcrobatReader. The Computing Research Repository (CoRR). eprint arXiv:1501.01905, 2015. URL: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1501/1501.01905.pdf
  • Andrés D. González, Airlie Chapman, Leonardo Dueñas-Osorio, Mehran Mesbahi and Raissa M. D'Souza. Efficient Infrastructure Restoration Strategies Using the Recovery Operator//Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 2017, vol. 32, issue 8, pp. 991-1006. URL: http://mae.engr.ucdavis.edu/dsouza/Pubs/CACAIE_2017.pdf
  • Методика расчета жизненного цикла здания с учётом стоимости совокупных затрат.: Москва, 2014, 72 c.
  • Webb G. T., Vardanega P. J., Middleton C. R. Categories of SHM Deployments: Technologies and Capabilities//Journal of Bridge Engineering/Volume 20 Issue 11, November 2015. URL: https://www.repository.cam.ac.uk/bitstream/handle/1810/246626/Webb%20et%20al.%202014%20Journal%20of%20Bridge%20Engineering.pdf?sequence=4
  • Lunhai Zhi, Li Q.S., Mingxin Fang. Identification of Wind Loads and Estimation of Structural Responses of Super-Tall Buildings by an Inverse Method//Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering. 2016. vol. 31, issue 12, pp. 966-982.
  • Yi-zhou Lin, Zhen-hua Nie, Hong-wei Ma. Structural Damage Detection with Automatic Feature-Extraction through Deep Learning//Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering. 2017. vol.32, issue12, pp. 1025-1046.
  • Vengrinovich V., Lykov V. Big data Fractal Analysis for Structural Health Monitoring//Journal of Non-Destructive Testing and Diagnostics. No 2, 2015. pp.5-16.
  • Donoho D. L., Johnstone I. M., Hoch J. C., and Stern A. S. Maximum Entropy and the Near Black Object//J. Roy. Stat. Soc. 1992, B 54, (1), pp. 41-81.
  • Tikhonov A.N. On stability of inverse problems.//Dokl. Akad. Nauk SSSR 39, 195-198, 1943, v.39, 195-198 (in Russ.), 1943.
  • Vengrinovich V., Klimenko S., Klimenko A., Rotkov S. Bionics for safety: approach of animate beings applied to the safety of engineering systems (Inv. lect.)//Proc. International Conf. CPT_2013, Larnaka, Cyprus, May 13-19, 2013, pp.i-ix.
  • Skilling J. Probabilistic data analysis: an introductory guide//Journal of Microscopy. Vol.190, Pts.1/2 pp.28-36, 1998.
  • Zellner A. Optimal information processing and Bayes theorem. American Statistican.: 1998, v.42, N4, рр.278-284.
  • Vengrinovich V.L. Bayesian Image and Pattern Reconstruction from Incomplete and Noisy Data. Tutorial. Int.J., "Pattern Recognition and Image Analysis", Vol. 22, No. 1, 2012, pp.99-108.
  • Vengrinovich V.L., Denkevich Y.B., Tillack G.-R. Reconstruction of Three_Dimensional Binary Structures from an Extremely Limited Number of Cone_Beam X-ray Projections. Choice of Prior//Journal of Physics. D:Appl. Phys. 1999, Vol. 32, P. 2505-2514.
  • Мониторинг технического состояния уникальных зданий и сооружений. Правила проектирования и установки стационарных систем (станций) мониторинга (с Изменением N 1, с Поправкой). Москва: Стандартинформ, 2012. -URL: http://docs.cntd.ru/document/1200100943.
  • Hoon Sohn, Farar C., Froncois M. Hemez et.al. A Review of Structural Health Monitoring Literature. Los Alamos National Laboratory Report, LA-13976-MS, 2004. pp. 1-311.
  • Jianqing Fan and Jinchi Lv. A SELECTIVE OVERVIEW OF VARIABLE SELECTION IN HIGH DIMENSIONAL FEATURE SPACE. Invited Review Article. Princeton University and University of Southern California. Statistica Sinica 20 (2010), 101-148
Еще
Статья научная
SciUp 2024 © 2024 ©