Damage detection of riveted truss bridge using ANN-aided AMS optimization method
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26110%2F24%3APU151565" target="_blank" >RIV/00216305:26110/24:PU151565 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://www.taylorfrancis.com/books/oa-edit/10.1201/9781003483755" target="_blank" >https://www.taylorfrancis.com/books/oa-edit/10.1201/9781003483755</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1201/9781003483755-270" target="_blank" >10.1201/9781003483755-270</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Damage detection of riveted truss bridge using ANN-aided AMS optimization method
Popis výsledku v původním jazyce
Aging transport infrastructure brings increased economic burden and uncertainties regarding the reliability, durability and safe use of structures. Early damage detection to locate incipient damage provides an opportunity for early structural maintenance and can guarantee structural reliability and continuing serviceability. This paper describes the use of the hybrid identification method, which combines a metaheuristic optimization technique aimed multilevel sampling with an artificial neural network-based surrogate model to approximate the inverse relationship between structural response and structural parameters. The method is applied to identify damage in existing riveted truss bridge. The effect of the damage rate and location on the identification speed and the accuracy of the solution is investigated and discussed.
Název v anglickém jazyce
Damage detection of riveted truss bridge using ANN-aided AMS optimization method
Popis výsledku anglicky
Aging transport infrastructure brings increased economic burden and uncertainties regarding the reliability, durability and safe use of structures. Early damage detection to locate incipient damage provides an opportunity for early structural maintenance and can guarantee structural reliability and continuing serviceability. This paper describes the use of the hybrid identification method, which combines a metaheuristic optimization technique aimed multilevel sampling with an artificial neural network-based surrogate model to approximate the inverse relationship between structural response and structural parameters. The method is applied to identify damage in existing riveted truss bridge. The effect of the damage rate and location on the identification speed and the accuracy of the solution is investigated and discussed.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
20101 - Civil engineering
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2024
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Bridge Maintenance, Safety, Management, Digitalization and Sustainability
ISBN
9781003483755
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
2279-2286
Název nakladatele
CRC Press
Místo vydání
London
Místo konání akce
Copenhagen, Denmark
Datum konání akce
24. 6. 2024
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—