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J-GLOBAL ID：201702227064097990   整理番号：17A1163359

分散1クラスカーネル分類ベースの損傷検出と局在化【Powered by NICT】

Decentralised one-class kernel classification-based damage detection and localisation

著者 (2件)： Long James (Department of Civil and Environmental Engineering, Massachusetts Institute of Technology, 77 Massachusetts Avenue, Cambridge, Massachusetts, 02139, USA) ,  Bueyuekoztuerk Oral (Department of Civil and Environmental Engineering, Massachusetts Institute of Technology, 77 Massachusetts Avenue, Cambridge, Massachusetts, 02139, USA)
資料名： Structural Control and Health Monitoring  (Structural Control and Health Monitoring)
巻： 24  号： 6  ページ： ROMBUNNO.1930  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2752A  ISSN： 1545-2255  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,損傷の検出と位置決めのための新しい1クラスカーネル分類器を用いたデータに基づく損傷検出アルゴリズムを提案した。無線センシングの要求は,この完全な分散と自動化方法論の開発において考慮した。本論文で提案した1クラスカーネル分類器は速く,他のカーネル分類よりも反復法を実行する簡単な方法で訓練した,パラメトリック法で同じ利点を保持し,埋め込まれた損傷検出のための特に魅力的である。各センサ位置の加速度時系列は自己回帰と連続ウェーブレット変換に基づく損傷感受性形態に加工される。これらの特徴のベースライン値を用いて,分類,損傷またはundamaged,局在指数,構造における損傷の位置を同定するために使用できるを出力としては,新しい試験からの特徴を分類できるを訓練した。この方法論は,さまざまな損傷シナリオの下で鉄骨実験室構造から採取した加速度データを用いて評価した。数のパラメトリック研究もサンプリング周波数とベースラインデータサンプルの大きさの影響を検討した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 加速度 ,  基準線 ,  逐次近似 ,  *損傷検出 ,  センサ ,  位置決め ,  感受性 ,  自動化
準シソーラス用語： サンプリング周波数 ,  鉄骨 ,  連続ウェーブレット変換 ,  自己回帰 ,  パラメトリック法 ,  無線センシング ,  検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： データに基づく損傷検出 ,  機械学習 ,  スマートセンシング ,  1クラスカーネル法

分類 (1件)： 非破壊試験  (HB02030F)

タイトルに関連する用語 (5件)： クラス ,  カーネル ,  分類 ,  損傷検出 ,  局在化