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J-GLOBAL ID：202002218122779226   整理番号：20A2733778

駆動車PhDフォーラム抽象を用いたスケーラブルなブリッジヘルスモニタリング【JST・京大機械翻訳】

Scalable bridge health monitoring using drive-by vehicles PhD forum abstract

著者 (1件)： Liu Jingxiao (Stanford University)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： SenSys ’20  ページ： 817-818  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
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： 本研究の目的は,スケーラブルであり,あらゆるブリッジから訓練データを取得する必要性を排除できる,ブリッジ健康監視(BHM)のための物理誘導データ駆動アプローチを開発することにある。BHMは,以前の段階でブリッジ損傷を検出することができ,それは,重大なビジネスと人間の損失につながるかもしれないより厳しい損傷と崩壊を防ぐのに不可欠である。BHMに対する駆動車からの振動の使用は,経済的および橋上の装置の現場保全の必要がないような様々な利点を有する。しかし,多くのそのようなアプローチが,1)各ブリッジからのラベル付きデータを必要とするので,複数のブリッジからラベル付けされたデータを必要とするので,複数のブリッジからのラベル付きデータを必要とするので,それらは,他のブリッジに対して1つのブリッジに対して訓練された教師付きモデルを直接適用すれば,損傷診断精度は,異なるブリッジデータ間の分布不整合のため,著しく低減できた。本研究では,データ駆動アプローチをガイドし,半教師つき方法で損傷を診断するために,車両-橋相互作用(VBI)に関する物理的洞察を活用することによって,最初の課題を克服した。また,ドメイン敵対訓練とマルチタスク学習フレームワークを通して第2の課題を克服した。フレームワークは,あらゆるブリッジから訓練データを必要とせずに,複数のブリッジをモニターするために,ブリッジを通して損傷と不変量に敏感であった特徴を抽出する。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  *保全 ,  不変量 ,  不整合
準シソーラス用語： 訓練データ ,  *ヘルスモニタリング ,  データ駆動 ,  マルチタスク学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ブリッジヘルスモニタリング ,  ドメイン敵対訓練 ,  マルチタスク学習 ,  車両-橋相互作用

分類 (5件)： 固体デバイス製造技術一般  (NC03030V) ,  集積回路一般  (NC03161C) ,  トランジスタ  (NC03070N) ,  電力変換器  (NB08030B) ,  電動機  (NB07030U)

タイトルに関連する用語 (4件)： フォーラム ,  抽象 ,  ブリッジ ,  ヘルスモニタリング