Modal parameters based structural damage detection using artificial neural networks - a review

Hakim, S.J.S.; Razak, H. Abdul

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자료유형: 학술저널

저자정보: Hakim, S.J.S. (StrucHMRS Group, Department of Civil Engineering, University of Malaya) Razak, H. Abdul (StrucHMRS Group, Department of Civil Engineering, University of Malaya)

저널정보: 테크노프레스 Smart structures and systems Smart structures and systems 제14권 제2호

발행연도: 2014.1

수록면: 159 - 189 (31page)

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One of the most important requirements in the evaluation of existing structural systems and ensuring a safe performance during their service life is damage assessment. Damage can be defined as a weakening of the structure that adversely affects its current or future performance which may cause undesirable displacements, stresses or vibrations to the structure. The mass and stiffness of a structure will change due to the damage, which in turn changes the measured dynamic response of the system. Damage detection can increase safety, reduce maintenance costs and increase serviceability of the structures. Artificial Neural Networks (ANNs) are simplified models of the human brain and evolved as one of the most useful mathematical concepts used in almost all branches of science and engineering. ANNs have been applied increasingly due to its powerful computational and excellent pattern recognition ability for detecting damage in structural engineering. This paper presents and reviews the technical literature for past two decades on structural damage detection using ANNs with modal parameters such as natural frequencies and mode shapes as inputs.

#Artificial Neural Networks #ANNs) #Finite Element Analysis #FEA) #Back Propagation Neural Network #BPNN) #Multi-Layer Perceptron #MLP)

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이 논문의 저자 정보

Hakim, S.J.S.

소속기관 StrucHMRS Group, Department of Civil Engineering, University of Malaya

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 1 이용수 43

Razak, H. Abdul

소속기관 StrucHMRS Group, Department of Civil Engineering, University of Malaya

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

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