Een groep wiskundigen van de Clarkson University en een civiel ingenieur ontwikkelde een passieve en niet-invasieve benadering om te "luisteren" naar een verzameling relevante signalen van bruggen en andere mechanische constructies om veranderingen of schade te diagnosticeren.

Zoals de groep deze week meldt in Chaos , hun aanpak omvat het installeren van versnellingsmetersensoren op verschillende locaties langs een brug om te meten hoe elk klein deel van de brug wordt verstoord als reactie op een overrijdende vrachtwagen.

"Signalen van sensoren nabij de vrachtwagenbelading zijn relevant, maar dat geldt ook voor signalen ver weg omdat ze reageren als de brugstructuur buigt onder zijn belasting en de hele structuur oscilleert als een gitaarsnaar, maar duidelijk ingewikkelder, " zei Erik M. Bollt, een W. Jon Harrington-professor in de afdeling Wiskunde aan de Clarkson University, gevestigd in Potsdam, NY.

Versnellingen dienen als "een luisterend medium voor krachten en versnellingen die door de structuur reizen, "Zei Bollt. "Van signalen die door de constructie gaan, wordt verwacht dat ze veranderen als de brug een verandering ondergaat, zoals een scheur in de constructie of als sommige bouten die de constructie bij elkaar houden opzettelijk zijn losgedraaid."

Een centraal onderdeel van de analyse van de groep is een gegevensverwerkingstechniek genaamd "optimale onderlinge informatie-interactie, " die is ontwikkeld om significante directe interacties tussen individuele componenten binnen een systeem te identificeren.

"Onze techniek neemt ideeën over uit de informatie- en communicatietheorie en maakt gebruik van ultramoderne statistische schattingsroutines, " zei Jie Sun, een assistent-professor in de afdeling Wiskunde aan de Clarkson University. "Het belangrijkste concept is om te zoeken naar interacties die het meest relevant zijn voor het vergroten van de voorspelbaarheid van brugoscillaties. Als de structuur van de brug is gewijzigd als gevolg van schade of vervorming, de details zullen naar verwachting veranderen, waardoor we de gezondheidsstatus van de brug kunnen detecteren."

Het werk van de groep valt op omdat het twee unieke aspecten samenbrengt om schade in bruggen of andere mechanische constructies op te sporen.

"Een daarvan is de niet-invasieve en geautomatiseerde aard van het gegevensverzamelingsproces, " zei Sun. "De andere is de tool voor gegevensanalyse die we hebben ontwikkeld, die directe informatiestroom en significante interacties kunnen afleiden. Door ze te combineren, we kunnen - alleen uit de gegevens - de aanwezigheid van structurele veranderingen binnen de brug detecteren, zoals gecontroleerd en gevarieerd in ons experiment."

Onderweg, de drie betrokken wiskundigen vonden enkele interessante structurele defecten die werden onthuld door data-analyse van significante interacties, wat hen lange tijd in verwarring bracht omdat het gewoon geen zin had.

"Onze analyse suggereerde een 'grens' in het midden van het overdekte gebied waar er geen duidelijk structureel defect of patroon is, " zei Sun. "Na lange discussies met onze civiel-ingenieur-medewerker, Kerop Janoyan, een professor in civiele techniek aan de Clarkson University, we realiseerden ons eindelijk dat we al die tijd in de war waren omdat het overdekte gebied niet de hele brug in het experiment is, maar eerder een derde deel en de 'grens' die we ontdekten, is precies waar er een structurele grens is - een ondersteunende structuur eronder."

Bruggen zijn overal, het is dus belangrijk om structurele schade zo vroeg mogelijk te detecteren om rampzalige gevolgen te voorkomen. Maar detectie van structurele schade, wat vaak handmatig wordt gedaan, kan kostbaar zijn en is in veel gevallen niet effectief.

Aangezien het werk van de groep moderne detectietechnologie combineert met geavanceerde tools voor gegevensanalyse om dit proces te automatiseren, "het kan worden gebruikt voor vroege detectie van structurele veranderingen en schade voordat inspectie door een mens nodig is, ' zei Bolt.

Deze aanpak kan samen met goedkope instrumenten worden gebruikt voor allerlei soorten constructies, van bruggen tot windturbines, gebouwen tot vliegtuigen.

"Versnellingsmeters worden zo goedkoop dat we ze zelfs in mobiele telefoons vinden, dus dit wordt een datalawine, dienen als een huwelijk van moderne big data-analyse met structurele gezondheidsmonitoring, ' zei Bolt.

De groep werkt nu aan het inzetbaar maken van hun aanpak.

"Aan de meer theoretische kant, we bouwen een database met brugmodellen die gemakkelijk kunnen worden gesimuleerd en getest via computers om parameters in de methode te kalibreren, en we ontwikkelen ook verbeterde statistische schatters om sneller nauwkeurigere resultaten te produceren, zei Bollt met instemming van Sun. "Wat de experimentele kant betreft, we werken samen met laboratoria om onze methoden te testen voor andere structuren, inclusief vliegtuigvleugels onder verschillende omstandigheden."