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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Kijewski-Correa, T. (Dept. of Civil Engineering & Geological Sciences, University of Notre Dame) Su, S. (Dept. of Civil Engineering & Geological Sciences, University of Notre Dame)
저널정보
테크노프레스 Smart structures and systems Smart structures and systems 제5권 제4호
발행연도
2009.1
수록면
415 - 426 (12page)

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This study focuses on the concept of multi-scale wireless sensor networks for damage detection in civil infrastructure systems by first over viewing the general network philosophy and attributes in the areas of data acquisition, data reduction, assessment and decision making. The data acquisition aspect includes a scalable wireless sensor network acquiring acceleration and strain data, triggered using a Restricted Input Network Activation scheme (RINAS) that extends network lifetime and reduces the size of the requisite undamaged reference pool. Major emphasis is given in this study to data reduction and assessment aspects that enable a decentralized approach operating within the hardware and power constraints of wireless sensor networks to avoid issues associated with packet loss, synchronization and latency. After over viewing various models for data reduction, the concept of a data-driven Bivariate Regressive Adaptive INdex (BRAIN) for damage detection is presented. Subsequent examples using experimental and simulated data verify two major hypotheses related to the BRAIN concept: (i) data-driven damage metrics are more robust and reliable than their counterparts and (ii) the use of heterogeneous sensing enhances overall detection capability of such data-driven damage metrics.

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