.png){kind=icon}
返回
Enhanced bridge damage detection with utility function framework
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1016/j.measurement.2026.120858.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
桥梁是全球交通网络的关键组成部分。过去几个世纪中建成了数百万座桥梁。然而，许多这些结构正在老化或面临极端事件。当前的检测方法依赖人工劳动，这使得它们成本高昂、效率低下且过时。这些现有方法缺乏一个清晰的系统来优化桥梁检测，以获取其状况的更好信息。为解决这一挑战，本文提出了一种由贝叶斯优化指导的新框架，用于检测桥梁局部损伤，采用附着在无人机（UAVs）上的传感器。开发了一种经济高效且实用的效用函数框架（UFF）方法，该方法利用具有最优间距的协调无人机。为严格验证该方法，通过在一个10米桥梁上全面测试所有可能的传感器布置进行验证分析，提供了一个理论基准用于评估所提出的方法。此外，一个现场案例研究验证了传感器布置的提出方法。该框架使用10米数值基准和受现场启发的案例研究进行了概念验证，旨在证明可行性而非所有桥梁类型中的普适性能。虽然本研究专注于一个跨度并在受控损伤场景下进行，但结果证明了可行性，并激励未来在更长跨度、不同桥梁类型以及实际现场调查中的验证。
Keyword:
Structural health monitoring
Bayesian optimization
Utility function
Damage detection
Unmanned aerial vehicles
Sensor placement
Iterative probabilistic updating
期刊
IF:
5.6
论文数:
2.0W
被引数:
5.4W
机构
引用论文
分享收藏A Novel Two-State Active Tuned Mass Damper Inerter Control of High-Flexibility Long-Span Bridges一种新型双态主动调谐质量阻尼器惯性器控制高柔性大跨桥梁
PREAI
分享收藏Assessment and Use of Unmanned Aerial Vehicle for Civil Structural Health Monitoring民用建筑结构健康监测无人机的评估与使用
OAAI
OAAI分享收藏Towards the Structural Health Monitoring of Bridges Using Wireless Sensor Networks: A Systematic Study.png)
SENSORSOAAI
SENSORSIF3.5
OAAI分享收藏A Probability-Based Likelihood Function for Bayesian Updating of a Bridge Condition Deterioration Model基于概率的桥梁状态恶化模型贝叶斯更新的似然函数
PREAI
分享收藏
查看更多内容