El modelo MLDAR: Denoising basado en aprendizaje automático de señales de respuesta estructural generadas por vibración ambiental
Autores: Damikoukas, Spyros; Lagaros, Nikos D.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
El modelo MLDAR: Denoising basado en aprendizaje automático de señales de respuesta estructural generadas por vibración ambiental
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
Mantenimiento
Monitorización de salud estructural
Aprendizaje automático
Mediciones de vibración ambiente
Eliminación de ruido
Eigenfrecuencias
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 37
Citaciones: Sin citaciones
Los ingenieros han priorizado consistentemente el mantenimiento de la servicioestructural y la seguridad. Los avances recientes en códigos de diseño, herramientas computacionales y Monitoreo de Salud Estructural (SHM) han buscado abordar estas preocupaciones. Por otro lado, la creciente aplicación de técnicas de aprendizaje automático (ML) en diversos campos ha sido notable.
Descripción
Los ingenieros han priorizado consistentemente el mantenimiento de la servicioestructural y la seguridad. Los avances recientes en códigos de diseño, herramientas computacionales y Monitoreo de Salud Estructural (SHM) han buscado abordar estas preocupaciones. Por otro lado, la creciente aplicación de técnicas de aprendizaje automático (ML) en diversos campos ha sido notable.