[Retracted] Development of Smart Sensing Technology Approaches in Structural Health Monitoring of Bridge Structures

Sivasuriyan, Arvindan; Vijayan, D. S.; LeemaRose, A.; Revathy, J.; Monicka, S. Gayathri; Adithya, U. R.; Daniel, J. Jebasingh

doi:10.1155/2021/2615029

Cited by 22 publications

(8 citation statements)

References 103 publications

(81 reference statements)

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…• Fiber optic sensing technologies: These sensors are already widely applied in several areas due to their benefits, such as small size, corrosion resistance, high precision, flexibility, lightweight, and anti-electromagnetic interference property [214,215]. Fibre optic sensors include Fibre Bragg grating (FBG) sensors [216], polymer optical fiber sensors [217], and Rayleigh scattering distributed sensors [218].…”

Section: Temperaturementioning

confidence: 99%

Effects of Environmental and Operational Conditions on Structural Health Monitoring and Non-Destructive Testing: A Systematic Review

et al. 2023

View full text Add to dashboard Cite

The development of Structural Health Monitoring (SHM) and Non-Destructive Testing (NDT) techniques has rapidly evolved and matured over the past few decades. Advances in sensor technology have facilitated deploying SHM systems for large-scale structures and local NDT of structural members. Although both methods have been successfully applied to identify structural damage in various systems, Environmental and Operational Condition (EOC) variations can influence sensor measurements and mask damage signatures in the structural response. EOCs include environmental conditions, such as temperature, humidity, and wind, as well as operational conditions, such as mass loading, vibration, and boundary conditions. The effect of EOCs can significantly undermine the reliability and robustness of damage assessment technologies and limit their performance. Thus, successful SHM and NDT systems can compensate for changing EOCs. This paper provides a state-of-the-art review of the effects of EOCs on SHM and NDT systems. It presents recent developments in advanced sensing technology, signal processing, and analysis techniques that aim to eliminate the masking effect of EOC variations and increase the damage sensitivity and performance of SHM and NDT systems. The paper concludes with current research challenges, trends, and recommendations for future research directions.

show abstract

Section: Temperaturementioning

confidence: 99%

Effects of Environmental and Operational Conditions on Structural Health Monitoring and Non-Destructive Testing: A Systematic Review

et al. 2023

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Khả năng thu nhận dữ liệu với tần suất cao hàng trăm, hàng nghìn Hz, cảm biến gia tốc đáp ứng yêu cầu quan trắc, kiểm định dưới ảnh hưởng của các yếu tố như gió, hoạt tải của các phương tiện giao thông. Nghiên cứu số [7] đã khẳng định rằng cảm biến gia tốc cùng với cảm biến khác có vai trò quan trọng trong hệ thống quan trắc sức khỏe kết cấu. Các số liệu dày đặc được ghi nhận từ các đầu đo gia tốc, sử dụng các kỹ thuật, thuật toán phù hợp để chuyển đổi giữa các giá trị gia tốc, vận tốc và sau cùng là xác định được dịch chuyển, tần số hoặc chu kỳ dao động của đối tượng quan trắc [8,9].…”

Section: Giới Thiệuunclassified

Kết hợp GNSS, cảm biến gia tốc và giải pháp IoT trong quan trắc cầu thời gian thực

Quang,

Hà,

Trọng

2023

TCKHCNXD

View full text Add to dashboard Cite

GNSS và cảm biến là hai thành phần quan trọng trong các hệ thống quan trắc sức khỏe kết cấu công trình nói chung và công trình cầu nói riêng. Số liệu thu thập từ các đầu đo cảm biến và thiết bị quan trắc GNSS hiện đang được kết nối, truyền tải về thiết bị xử lý trung tâm bằng hệ thống dây dẫn kết nối khá phức tạp và tốn kém. Bài báo nghiên cứu, xây dựng module quan trắc thời gian thực dành cho công trình cầu dưới sự kết hợp của thiết bị quan trắc GNSS, cảm biến gia tốc, giải pháp IoT để kết nối, truyền tải và lưu trữ dữ liệu trên hệ thống máy chủ. Mục đích của nghiên cứu là xây dựng một module kết hợp để thực hiện nhiệm vụ thu thập số liệu quan trắc, kiểm định trong thời gian ngắn và dài hạn. Nghiên cứu sử dụng thiết bị GNSS Comnav N3, tần suất lấy mẫu 1 Hz, cảm biến gia tốc MPU 6050 với tần suất lấy mẫu 250 Hz và thiết bị wifi ESP8266 để kết nối và truyền tải số liệu từ các thiết bị về thiết bị máy chủ. Kết quả nghiên cứu cho thấy tính khả thi của giải pháp kết hợp các thiết bị GNSS, cảm biến gia tốc kết hợp với IoT trong hệ thống quan trắc không dây đối với công trình cầu và bước đầu xử lý số liệu thời gian thực với tần số cao.

show abstract

“…Sensitivity matrixes are used to update and modify them by adding the difference between FEA predictions and experiment results. Extensive studies have been conducted based on model-driven SHM on bridges [33][34][35][36][37][38][39][40][41]. However, with all the advantages of the Model-driven SHM, there are limitations to this approach.…”

Section: Data-driven Shm Systemmentioning

confidence: 99%

Artificial Intelligence and Structural Health Monitoring of Bridges: A Review of the State-of-the-Art

et al. 2022

View full text Add to dashboard Cite

In the age of the smart city, things like the Internet of Things (IoT) and big data analytics are making big changes to the way traditional structural health monitoring (SHM) is done. Also, the capacity, flexibility, and robustness of artificial intelligence (AI) techniques for solving complex real-world problems have led to an increasing interest in applying these methods to SHM systems of infrastructures in recent years. Therefore, an analytical evaluation of recent advancements in SHM for infrastructures appears to be important. The bridge is one of the significant transportation infrastructures where existing environmental and destructive variables can have a negative impact on the structure's life and health. The SHM system for bridges in different stages of their life cycle, such as construction, development, management, and maintenance, is seen as a complementary part of intelligent transportation systems (ITS). The main goal of this study is to look at how AI can be used to improve the current state of the art in data-driven SHM systems for bridges, including conceptual frameworks, advantages, and challenges, as well as existing approaches. This article presents an overview of the role of AI in data-driven SHM systems for bridges in the future. Finally, some potential research possibilities in AI-assisted SHM are also emphasized and detailed.

show abstract

[Retracted] Development of Smart Sensing Technology Approaches in Structural Health Monitoring of Bridge Structures

Cited by 22 publications

References 103 publications

Effects of Environmental and Operational Conditions on Structural Health Monitoring and Non-Destructive Testing: A Systematic Review

Effects of Environmental and Operational Conditions on Structural Health Monitoring and Non-Destructive Testing: A Systematic Review

Kết hợp GNSS, cảm biến gia tốc và giải pháp IoT trong quan trắc cầu thời gian thực

Artificial Intelligence and Structural Health Monitoring of Bridges: A Review of the State-of-the-Art

Contact Info

Product

Resources

About