Review of Bridge Structural Health Monitoring Aided by Big Data and Artificial Intelligence: From Condition Assessment to Damage Detection

结构健康监测 桥(图论) 计算机科学 管道(软件) 范围(计算机科学) 领域(数学) 钥匙(锁) 人工智能 数据科学 工程类 计算机安全 医学 结构工程 内科学 数学 纯数学 程序设计语言
作者
Limin Sun,Zhiqiang Shang,Ye Xia,Sutanu Bhowmick,Satish Nagarajaiah
出处
期刊:Journal of Structural Engineering-asce [American Society of Civil Engineers]
卷期号:146 (5) 被引量:532
标识
DOI:10.1061/(asce)st.1943-541x.0002535
摘要

Structural health monitoring (SHM) techniques have been widely used in long-span bridges. However, due to limitations of computational ability and data analysis methods, the knowledge in massive SHM data is not well interpreted. Big data (BD) and artificial intelligence (AI) techniques are seen as promising ways to address the data interpretation problem. This paper aims to clarify the scope of BD and AI techniques on what and how regarding bridge SHM. The BD and AI techniques are summarized, and the requirements of bridge SHM for new techniques are generalized. Applications of BD and AI techniques in bridge SHM are reviewed, respectively. BD techniques can be divided into two categories, namely computing techniques and data analysis methods. The computing techniques are employed in SHM to build a BD-oriented SHM framework and to address computing problems, while the data analysis methods are introduced under a pipeline of BD analysis, application scenarios of BD techniques in bridge SHM are proposed in each step of this pipeline. The state of the art of deep learning in SHM is introduced to represent AI applications, which are concerned with processing unstructured data for visual inspection and time series for structural damage detection. Finally, the upper limit, challenges, and future trends are discussed. As a review, the paper offers meaningful perspectives and suggestions for employing BD and AI techniques in the field of bridge SHM.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
tian发布了新的文献求助10
2秒前
5秒前
5秒前
龙舞星完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
王涉发布了新的文献求助10
9秒前
普鲁卡因发布了新的文献求助10
10秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
12秒前
柚子完成签到,获得积分10
16秒前
17秒前
马儿饿了要吃草完成签到,获得积分10
17秒前
19秒前
sudor123456完成签到,获得积分10
24秒前
NXK发布了新的文献求助10
24秒前
打打应助普鲁卡因采纳,获得10
27秒前
29秒前
lii完成签到,获得积分10
29秒前
jiaolulu发布了新的文献求助10
35秒前
个性惜蕊完成签到,获得积分10
35秒前
38秒前
轩辕书白完成签到,获得积分10
39秒前
qinzhikai完成签到,获得积分10
43秒前
天真的冬瓜完成签到,获得积分10
44秒前
小溜溜完成签到 ,获得积分10
45秒前
普鲁卡因发布了新的文献求助10
46秒前
tian发布了新的文献求助10
47秒前
桃花源的瓶起子完成签到 ,获得积分10
51秒前
平凡世界完成签到 ,获得积分10
52秒前
YYLLTX完成签到,获得积分10
53秒前
畅快山兰完成签到 ,获得积分10
53秒前
gaoxiaogao完成签到,获得积分10
53秒前
舒适怀寒完成签到 ,获得积分10
53秒前
shenglll完成签到 ,获得积分10
57秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
58秒前
普鲁卡因发布了新的文献求助10
1分钟前
Liang完成签到,获得积分10
1分钟前
爱思考的小笨笨完成签到,获得积分10
1分钟前
123456完成签到 ,获得积分10
1分钟前
小飞完成签到 ,获得积分10
1分钟前
俞斐完成签到,获得积分10
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038112
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575788
关于积分的说明 11373801
捐赠科研通 3305604
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022