Automated location of steel truss bridge damage using machine learning and raw strain sensor data

结构健康监测 计算机科学 桥(图论) 过程(计算) 动态时间归整 特征提取 原始数据 人工智能 桁架桥 桁架 机器学习 工程类 数据挖掘 结构工程 医学 内科学 程序设计语言 操作系统
作者
Fulvio Parisi,Agostino Marcello Mangini,Maria Pia Fanti,José M. Adam
出处
期刊:Automation in Construction [Elsevier BV]
卷期号:138: 104249-104249 被引量:32
标识
DOI:10.1016/j.autcon.2022.104249
摘要

Strategic major infrastructure ageing requires structural health monitoring usage to avoid critical safety issues and disasters. Machine Learning can be a valuable tool to automate the process of analysing raw monitoring data. Usually, frequency domain damage-sensitive features are extracted with data pre-processing procedures; thus these features are used as input for classification or regression problems. This paper describes a method of locating damage in steel truss railway bridges through machine learning classification tools, enabling automatic analysis of raw strain sensors signals without any pre-processing or preliminary feature extraction. Data were generated by simulating different damage scenarios with a finite element software, and then were processed by two machine learning classification tools: (a) the K-nearest Neighbours was adopted with the Dynamic Time Warping algorithm metric to select the most informative features; (b) a model suitable for high-dimensional data analysis, known as the Convolutional Neural Network, was then trained to classify strain sensors time series. The results indicate that the method applied can detect damages with an accuracy of 93% and is suitable for structural health monitoring.
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