Geri Dön

Structural damage detection from natural frequencies with artificial neural networks

Başlık çevirisi mevcut değil.

PDF İndir

  1. Tez No: 785327
  2. Yazar: CANER AKAR
  3. Danışmanlar: DR. EVANGELOS PAPATHEOU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Fizik ve Fizik Mühendisliği, Matematik, Mühendislik Bilimleri, Physics and Physics Engineering, Mathematics, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Machine learning for damage detection, Neural networks for damage detection, Structural Health Monitoring
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: University of Exeter
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 71

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

Detecting structural damage before failure has both life safety and economical benefits. This study aims to perform damage detection by using artificial neural networks in two step. The first step is finding the damage location by classification and the second step is to find damage severity by regression. A different network is used at each step. Lower natural frequencies are used as inputs to ANNs. Two case studies on laboratory structures are performed. Training dataset is obtained from finite element analysis. Dataset is polluted with random noise to simulate more noisy measurements of real structures. Bayesian regularization learning algorithm is used since it is more accurate against noisy data. Single and multiple damage cases are tested. It is seen that ANNs are able locate not only single damage but also multiple damages by using natural frequencies only. The accuracy of the methodology in regression is discussed.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    761352

    Yapay sinir ağlarıyla mühendislik yapılarının titreşim özelliklerine dayalı hasar tespiti

    Damage detection based on vibration properties of engineering structures with artificial neural networks

    BETÜL DEMİRTAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İnşaat MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TEMEL TÜRKER

  2. Tez No

    394307

    Çok katmanlı algılayıcı ve merkezcil taban fonksiyonlu Yapay Sinir Ağları yöntemleriyle hasarlı kirişlerin incelenmesi

    Analysi̇s of cracked beams with multi layer perceptron and radial basis function Artificial Neural Networks methods

    AYDIN BAYSAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    İnşaat MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KAMİL AYDIN

  3. Tez No

    634330

    Detection of structural damage using one-class support vector machine

    Tek-sınıf destek vektörleri kullanarak yapısal hasar tespiti

    EFKAN OK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU GÜNEŞ

  4. Tez No

    305011

    Damage detection in beam-like structures via combined genetic algorithm and non-linear optimisation

    Kiriş benzeri yapilarda birleşik genetik algoritma ve lineer olmayan optimizasyon ile hasar tespiti

    SEYFULLAH AKTAŞOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Havacılık MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Havacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MELİN ŞAHİN

  5. Tez No

    789915

    Savunma sanayi için imal edilen gemilerde iletilebilirlik yaklaşımı ile desteklenen hasar tespit metodolojisinin DH36 çelik yapılar üzerinde uygulanması

    Application of damage assessment methodology on DH36 steel structures supported by the transmissibility approach on ships manufactured for the defense industry

    MERVE KARA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Makine MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEDAT KARABAY

    DR. HAKAN UÇAR

Geri Dön