Field experiment on a PSC-I bridge for convolutional autoencoder-based damage detection

自编码 卷积神经网络 计算机科学 领域(数学) 人工智能 模式识别(心理学) 桥(图论) 卷积码 深度学习 算法 数学 医学 解码方法 内科学 纯数学
作者
Kanghyeok Lee,Seunghoo Jeong,Sung‐Han Sim,Do Hyoung Shin
出处
期刊:Structural Health Monitoring-an International Journal [SAGE Publishing]
卷期号:20 (4): 1627-1643 被引量:15
标识
DOI:10.1177/1475921720926267
摘要

In this study, a field experiment was performed for damage detection on a PSC-I bridge based on a convolutional autoencoder using the damage detection approach proposed in a previous study by the authors. The field experiment measured the acceleration and strain data of the PSC-I bridge while a single vehicle passed the bridge; subsequently, these data were used to train and test the convolutional autoencoder–based damage detection model. The results of the test showed that the convolutional autoencoder–based model could perform accurate and robust damage detection. Furthermore, these findings indicate that the convolutional autoencoder–based damage detection could also perform satisfactorily in practice. The results of this study can form the basis to facilitate the adoption of the convolutional autoencoder–based damage detection method to monitor bridges in practice.
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