Structural damage detection from natural frequencies with artificial neural networks
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 785327
- Danışmanlar: DR. EVANGELOS PAPATHEOU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mühendislik Bilimleri, Fizik ve Fizik Mühendisliği, Mathematics, Engineering Sciences, Physics and Physics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Machine learning for damage detection, Neural networks for damage detection, Structural Health Monitoring
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Unıversıty Of Exeter
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- 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
- 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
- Bina tipi taşıyıcı sistemlerde bir yapı sağlığı izleme yöntemi önerisi: Basitleştirilmiş sayısal model ve hasar tespit algoritması
A structural health monitoring method proposal for building-type structural systems: Simplified numerical model and damage detection algorithm
EMRE GÖNÜLCÜ
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile yangın verilerinin analizi ve sınıflandırılması
Analysis and classification of fire data using machine learning methods
ZEYNEP NAZLI ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Sakarya ÜniversitesiYangın ve Yangın Güvenliği Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
Yükleniyor...
- Detection of structural damage using one-class support vector machine
Tek-sınıf destek vektörleri kullanarak yapısal hasar tespiti
EFKAN OK
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
İstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...