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Neural network for structural health monitoring with combined direct and indirect methods

机译：基于直接和间接方法的结构健康监测神经网络

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Advancement in wireless communication as well as recording and transferring data over the internet provides a lot of possibilities for smart inspection and monitoring for machines and structures. The big data recorded and transferred through such a system must be analyzed efficiently on the go to provide accurate feedback to the system. Neural network (NN) data processing techniques are an effective methodology for fast and accurate analyses of the data and provide feedback to the system. An NN methodology is proposed for structural health monitoring of bridge structures. The proposed platform uses the direct and indirect sensors mounted on the bridge structure and on the passing vehicle, respectively. This proposed approach will decrease the cost and the potential damages to the sensors in direct methods, and will increase the accuracy and reliability of monitoring in indirect techniques. The methodology and data processing techniques have been validated using a lab-scaled test bed. (C) 2020 Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers (SPIE).
机译：在无线通信的进步以及通过互联网录制和传输数据为机器和结构进行了智能检查和监控提供了很多可能性。必须在GO上有效地分析通过这种系统进行记录和传输的大数据，以提供对系统的准确反馈。神经网络（NN）数据处理技术是一种有效的方法，用于快速准确地分析数据并向系统提供反馈。提出了一种NN方法，用于桥梁结构的结构健康监测。所提出的平台使用安装在桥梁结构上的直接和间接传感器和通过车辆。这种建议的方法将降低直接方法的成本和对传感器的潜在损害，并将提高间接技术监测的准确性和可靠性。使用实验室缩放的测试床进行了验证了方法和数据处理技术。 （c）2020年光学光学仪表工程师协会（SPIE）。

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