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Un marco novedoso de auto-codificador paralelo para datos multiescala en el monitoreo de la salud estructural civil

Autores: Wang, Ruhua; Li, Ling; Li, Jun

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2018

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Acceso abierto

Artículo científico
2018

Un marco novedoso de auto-codificador paralelo para datos multiescala en el monitoreo de la salud estructural civil


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería de Software

Palabras clave

Detección de daños
Señales de vibración
Técnicas de aprendizaje profundo
Frecuencias naturales
Formas modales
Marco de auto-codificador

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 34

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En este documento, se investiga la detección/identificación de daños para una estructura de acero de siete pisos utilizando las señales de vibración y técnicas de aprendizaje profundo.

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