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학술저널
저자정보
Tong Guo (Southeast University) Minte Zhang (Southeast University) Ruizhao Zhu (Southeast University) Yueran Zong (Southeast University) Zhihong Pan (Jiangsu University of Science and Technology)
저널정보
국제구조공학회 Smart Structures and Systems, An International Journal Smart Structures and Systems, An International Journal Vol.30 No.6
발행연도
2022.12
수록면
557 - 569 (13page)

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Vibration-based structural health monitoring (SHM) is crucial for the dynamic maintenance of civil building structures to protect property security and the lives of the public. Analyzing these vibrations with modern artificial intelligence and deep learning (DL) methods is a new trend. This paper proposed an unsupervised deep learning method based on a convolutional autoencoder (CAE), which can overcome the limitations of conventional supervised deep learning. With the convolutional core applied to the DL network, the method can extract features self-adaptively and efficiently. The effectiveness of the method in detecting damage is then tested using a benchmark model. Thereafter, this method is used to detect damage and instant disaster events in a rubber bearing-isolated gymnasium structure. The results indicate that the method enables the CAE network to learn the intact vibrations, so as to distinguish between different damage states of the benchmark model, and the outcome meets the high-dimensional data distribution characteristics visualized by the t-SNE method. Besides, the CAE-based network trained with daily vibrations of the isolating layer in the gymnasium can precisely recover newly collected vibration and detect the occurrence of the ground motion. The proposed method is effective at identifying nonlinear variations in the dynamic responses and has the potential to be used for structural condition assessment and safety warning.
#damage identification #on-site test #structural health monitoring #unsupervised deep learning #vibration assessment

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