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Long-Term Structural Health Monitoring by Remote Sensing and Advanced Machine Learning
Alireza Entezami, Bahareh Behkamal, Carlo De Michele (Broschiert, Englisch)
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Beschreibung
This book offers an in-depth investigation into the complexities of long-term structural health monitoring (SHM) in civil structures, specifically focusing on the challenges posed by small data and environmental and operational changes (EOCs). Traditional contact-based sensor networks in SHM produce large amounts of data, complicating big data management. In contrast, synthetic aperture radar… (SAR)-aided SHM often faces challenges with small datasets and limited displacement data. Additionally, EOCs can mimic the structural damage, resulting in false errors that can critically affect economic and safety issues. Addressing these challenges, this book introduces seven advanced unsupervised learning methods for SHM, combining AI, data sampling, and statistical analysis. These include techniques for managing datasets and addressing EOCs. Methods range from nearest neighbor searching and Hamiltonian Monte Carlo sampling to innovative offline and online learning frameworks, focusing on data augmentation and normalization. Key approaches involve deep autoencoders for data processing and novel algorithms for damage detection. Validated using simulated data from the I-40 Bridge, USA, and real-world data from the Tadcaster Bridge, UK, these methods show promise in addressing SAR-aided SHM challenges, offering practical tools for real-world applications. The book, thereby, presents a comprehensive suite of innovative strategies to advance the field of SHM. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
22.02.2024
Sprache
Englisch
EAN
9783031539947
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology
Sonderedition
Nein
Autor
Alireza Entezami, Bahareh Behkamal, Carlo De Michele
Seitenanzahl
110
Einbandart
Broschiert
Buch Untertitel
A Practical Strategy via Structural Displacements from Synthetic Aperture Radar Images
Schlagwörter
Structural Health Monitoring, SHM, environmental and operational changes, civil structures, Hamiltonian Monte Carlo, hybrid unsupervised learning methods
Thema-Inhalt
TGM - Materialwissenschaft
UYQM - Maschinelles Lernen
TNK - Hochbau und Baustoffe
UN - Datenbanken
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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