Buch, Deutsch, Band 33, 360 Seiten, Format (B × H): 170 mm x 240 mm, Gewicht: 558 g
Buch, Deutsch, Band 33, 360 Seiten, Format (B × H): 170 mm x 240 mm, Gewicht: 558 g
ISBN: 978-3-8440-9343-8
Verlag: Shaker
In der vorliegenden Arbeit werden zwei Merkmale für Dehnungssignale zur Strukturüberwachung von Straßenbrücken vorgestellt: die R-Signatur und die M-Signatur. Es werden verschiedene Modelle zur Anomalieerkennung aus dem Bereich des maschinellen Lernens beschrieben. Als Modellarten werden dabei Regressionsmodelle, unter anderem Entscheidungsbäume und neuronale Netze, sowie Rekonstruktionsmodelle, darunter die Hauptkomponentenanalyse und Autoencoder, behandelt. Für die Evaluation einer Schadensidentifizierung werden Messdaten einer einfeldrigen stählernen Hohlkastenbrücke unter realitätsnahen Verkehrs- und Temperatureinwirkungen für eine Dauer von einem Jahr mit einem detaillierten Finite-Elemente (FE)-Modell simuliert. Für den gleichen Zeitraum stehen Messdaten des realen Bauwerks zur Verfügung. Bei der Schadensidentifizierung in den simulierten Messdaten erweist sich das Merkmal R-Signatur als besonders geeignet. Anhand der realen Messdaten kann die automatische Erkennung eines Sensordefekts aufgrund einer fehlerhaften Neukalibrierung zweier Wegaufnehmer demonstriert werden.