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桥梁结构损伤检测：一种边缘计算...
与传统的有线 SHM 系统相比，基于无线传感器网络 (WSN) 的 SHM 系统在成本、准确性和监测可靠性方面有显著改善。然而，由于传感器节点的资源受限，实时处理大量感测到的振动数据是一项挑战。现有的数据处理机制是集中式的，使用云或远程服务器来分析数据以表征桥梁的状态，即健康或受损。这些方法对于有线 SHM 系统是可行的，然而，在 WSN 中传输大量数据集已被发现是艰巨的。在本文中，我们提出了一种名为“网络内边缘损伤检测 (INDDE)”的机制，该机制从原始加速度测量中提取与桥梁健康状况相对应的统计特征，并使用它们来训练概率模型，即估计多元高斯分布的概率密度函数 (PDF)。训练后的模型有助于实时识别从桥梁未知状况中收集的新数据点的异常行为。每个边缘设备根据其各自的训练模型将桥梁状况分类为部署区域周围的“健康”或“受损”。实验结果展示了约 96-100% 的损伤检测准确率，其优势是无需从传感器节点传输数据到云端进行处理。
金晨浩，“利用大数据实时检测土木结构损伤”（2017 年）。博士论文。1347。https://opencommons.uconn.edu/dissertations/1347
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使用大数据实时检测土木结构损伤
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论文 2013 03 - 先进复合材料飞机结构损伤检测的可靠性
飞机结构受到撞击是常见现象；鸟类、异物碎片或餐饮卡车对复合材料飞机结构的意外撞击可能会导致表面凹痕以及相关的表面下分层。如果严重程度足够，分层会降低复合材料的抗压强度，使其低于原始设计的极限强度。如果无法通过目视检查发现大于几乎不可见的撞击损伤 (BVID) 值的表面凹痕，则可能导致飞机在飞行时无法检测到分层，强度也低于原始值。飞机结构必须承受服务载荷，同时包含太小而无法在检查期间检测到的损伤。为了支持复合材料飞机损伤容限检查计划，必须了解凹痕大小和形状对检测概率的影响。这些信息类似于金属飞机结构中表面断裂裂纹的检测概率 (POD) 的成熟测量。