A Neural-Wavelet Technique for Damage Identification in the ASCE Benchmark Structure Using Phase II Experimental Data
المؤلف
المصدر
العدد
المجلد 2010، العدد 2010 (31 ديسمبر/كانون الأول 2010)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2010-08-16
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Damage pattern recognition research represents one of the most challenging tasks in structural health monitoring (SHM).
The vagueness in defining damage and the significant overlap between damage states contribute to the challenges associated with proper damage classification.
Uncertainties in the damage features and how they propagate during the damage detection process also contribute to uncertainties in SHM.
This paper introduces an integrated method for damage feature extraction and damage recognition.
We describe a robust damage detection method that is based on using artificial neural network (ANN) to compute the wavelet energy of acceleration signals acquired from the structure.
We suggest using the wavelet energy as a damage feature to classify damage states in structures.
A case study is presented that shows the ability of the proposed method to detect and pattern damage using the American Society of Civil Engineers (ASCEs) benchmark structure.
It is suggested that an optimal ANN architecture can detect damage occurrence with good accuracy and can provide damage quantification with reasonable accuracy to varying levels of damage.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Reda Taha, Mahmoud M.. 2010. A Neural-Wavelet Technique for Damage Identification in the ASCE Benchmark Structure Using Phase II Experimental Data. Advances in Civil Engineering،Vol. 2010, no. 2010, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-489628
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Reda Taha, Mahmoud M.. A Neural-Wavelet Technique for Damage Identification in the ASCE Benchmark Structure Using Phase II Experimental Data. Advances in Civil Engineering No. 2010 (2010), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-489628
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Reda Taha, Mahmoud M.. A Neural-Wavelet Technique for Damage Identification in the ASCE Benchmark Structure Using Phase II Experimental Data. Advances in Civil Engineering. 2010. Vol. 2010, no. 2010, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-489628
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-489628
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر