أعلن المعهد الكوري للهندسة المدنية وتكنولوجيا البناء (KICT) عن تطوير طريقة مؤتمتة بالكامل لانتقاء الذروة لمراقبة الكابلات. ستعمل الطريقة المطورة على تحسين موثوقية الطريقة. مثل جسر Incheon في كوريا الجنوبية ، حظيت الجسور المثبتة بالكابلات باهتمام كبير كنظم هيكلية فعالة في جميع أنحاء العالم. في هذا الصدد ، أصبحت أنظمة مراقبة الكابلات المطورة حديثًا طريقة صيانة أساسية وفعالة للجسور المثبتة بالكابلات. كسلامة هيكلية للكابلات الثابتة ، تم استخدام قوة التوتر ونسبة التخميد على نطاق واسع كمقاييس فعالة.
قام فريق بحثي في KICT ، بقيادة الدكتور Seung-Seop Jin ، بتطوير طريقة مؤتمتة بالكامل لانتقاء الذروة لاستخراج الترددات النموذجية بشكل موثوق ومرن دون أي إعداد مسبق ومعالجة بشرية. تستخدم الطريقة المطورة معرفة المجال بناءً على الخصائص الفيزيائية لكابلات التثبيت. يمكن تطبيقه على أي كابلات ثابتة بغض النظر عن خصائصها الفيزيائية. وبالتالي ، فهي مؤتمتة بالكامل لتقدير قوى التوتر ونسبة التخميد لأي كابلات ثابتة.
لسنوات عديدة ، تم اعتماد طريقة الاهتزاز على نطاق واسع كطريقة فعالة من حيث التكلفة لمراقبة كابلات التثبيت ، لأنها لا تتطلب تركيب جهاز معقد ومعايرته. نظرًا لأن طريقة الاهتزاز تقوم ببساطة بتثبيت مقاييس التسارع في كابلات التثبيت ، يمكن تطبيق هذه الطريقة على أي كبلات ثابتة بغض النظر عن كونها داخل الخدمة أو مضمنة. بمجرد قياس الإشارة الاهتزازية بواسطة مقياس التسارع ، يتم تحويل هذه الإشارة في المجال الزمني إلى كثافة طيف الطاقة (PSD) في مجال التردد. لتقدير قوة الشد ونسبة التخميد باستخدام طريقة الاهتزاز ، يتم استخراج الترددات النمطية (القمم في PSDs) عبر طريقة انتقاء الذروة.
تقليديا ، يقوم الإنسان يدويًا بانتقاء الذروة لتحديد الترددات المشروطة. ومع ذلك ، فإن هذه الطريقة عرضة لتحيز المشغل والخطأ والتعب. بمعنى آخر ، يحدث خطأ بشري. ونتيجة لذلك ، فإنه يجعل انتقاء الذروة اليدوي أمرًا صعبًا للمراقبة في الوقت الفعلي وعلى المدى الطويل. يتم تنفيذ عدة طرق لانتقاء الذروة الآلي عن طريق اختيار قمم أكبر من قيم العتبة المحددة مسبقًا من PSD ، ونقطة الحد الأقصى المحلية PSD ضمن فترات تردد محددة مسبقًا ، والقمم المكتشفة عن طريق الكشف الموضوعي القائم على التعلم العميق مثل متغيرات أسرع R-CNN و YOLO (يشار إليهما فيما يلي باسم "طريقة التعلم العميق").
ومع ذلك ، تتطلب هذه الأساليب معالجة بشرية للسعة المحددة مسبقًا وفترات التردد وعملية التدريب. بالإضافة إلى ذلك ، يعتمد الإعداد الأمثل على الحالة. في هذا السياق ، لا يمكن اعتبار هذه الطرق كطريقة مؤتمتة بالكامل لانتقاء الذروة دون أي إعداد مسبق ومعالجة بشرية.
قال الدكتور جين ، "الكابلات الثابتة لها خصائص فيزيائية رائعة. تظهر الترددات النمطية لكابلات التثبيت بشكل دوري أو شبه دوري مع اتساع عالٍ. للاستمتاع بمعرفة المجال ، يمكننا إيجاد طرق مناسبة من تخصصات أخرى. على سبيل المثال ، تجعل ضربات القلب لدينا ذروات دورية في إشارات تخطيط القلب ويمكننا حساب معدل ضربات القلب عن طريق حساب القمم الدورية في الوقت الفعلي. يعد تخصص الطب الحيوي أحد المجالات المتخصصة لتحليل القمم الدورية. يمكننا اعتماد إحدى الطرق من هذا التخصص لاستغلال الخصائص الدورية للترددات النمطية ".
عند وضع تصور للطريقة المطورة ، وضع فريق البحث عدة معايير لاختيار الطريقة الأنسب من التخصصات الأخرى. أولاً ، لا يتطلب تحديد أي معلمات مفرطة مسبقًا بواسطة المستخدم. ثانيًا ، يجب أن يكون قويًا إلى حد ما ضد الضوضاء والتغيرات في الإشارات. ثالثًا ، يجب أن يكون تعقيدها الحسابي وتكاليفها في متناول الجميع في الوقت الفعلي تقريبًا. بناءً على هذه المعايير الثلاثة ، اختار فريق البحث ثلاث خوارزميات من تخصصات أخرى ، مثل الهندسة الحيوية والدماغ ، مطياف رامان والتحكم في العمليات الإحصائية. نظرًا لأن كل طريقة تم تطويرها بناءً على الغرض المحدد لمجالها الأصلي ، فقد صممها فريق البحث لتسريع التآزر البحثي.
تم تقييم الطريقة المطورة حديثًا باستخدام كابلات تثبيت حقيقية في ثلاثة جسور مثبتة بالكابلات في كوريا الجنوبية (إجمالي 60 مجموعة بيانات). الطريقة المقترحة مقارنة بطريقة التعلم العميق على نطاق واسع. طريقة التعلم العميق لا تعمل بشكل جيد ، عندما تختلف خصائص القمم الحقيقية عن تلك الخاصة بالقمم في بيانات التدريب. أظهرت النتائج التجريبية أن الطريقة المطورة تعمل بشكل جيد بغض النظر عن خصائص PSD الحقيقية. كما أنه يتفوق على أحدث الأساليب من حيث الدقة والمتانة. ولا يحتاج إلى أي شروط مسبقة. أخيرًا ، تكلفتها الحاسوبية رخيصة جدًا (أقل من 0.5 ثانية في أجهزة الكمبيوتر الشخصية القياسية) ليتم دمجها في أجهزة استشعار ذكية منخفضة التكلفة.
قال الدكتور جين ، "بالنسبة للهندسة ، فإن أهم عنصر هو معرفتنا بالمجال. يمكن أن يساعدنا في تحديد مشكلتنا وتطوير حل مناسب. سنطبق طريقتنا على البيانات الميدانية الأخرى لتعميمها وتحسينها. هذه العملية التكرارية متأصلة ومهمة للغاية. نأمل أن ترشدنا طريقتنا إلى اتخاذ خطوة نحو أنظمة المراقبة المستقلة. "
# # #
المعهد الكوري للهندسة المدنية وتكنولوجيا البناء (KICT) هو معهد أبحاث ترعاه الحكومة تم إنشاؤه للمساهمة في تطوير صناعة البناء الكورية والنمو الاقتصادي الوطني من خلال تطوير المصدر والتكنولوجيا العملية في مجالات البناء وإدارة الأراضي الوطنية.
يتم تمويل هذا المشروع البحثي من خلال منحة المؤسسة الوطنية للبحوث في كوريا (NRF) الممولة من الحكومة الكورية (MSIT). (رقم 2020R1C1C1009236). تم نشر مقال يشرح نتائج هذا البحث في المجلد 126 من الأتمتة في البناء، مجلة دولية مشهورة في فئة الهندسة المدنية (IF: 5.669 ، أعلى 2.239٪ من JCR).
- ورقة مجلة
جين وآخرون. (2021) ، طريقة أوتوماتيكية بالكامل لانتقاء الذروة لنظام مراقبة مستقل للكابلات في الجسور المثبتة بالكابلات ، الأتمتة في البناء، المجلد. 126 ، 103628 ؛ https: /
كوينسمارت. Beste Bitcoin-Börse في أوروبا
المصدر: https://bioengineer.org/ai-is-not-perfect-domain-knowledge-is-a-key-in-engineering/
