کاربردهای الگوریتم های شبکه عصبی در تشخیص خرابی ها سازه

مقدمه

سازه ها در معرض عوامل مختلفی از جمله بارهای دینامیکی، بارهای استاتیکی، خوردگی، و فرسایش قرار دارند که می توانند باعث آسیب و خرابی در آن ها شوند. تشخیص به موقع خرابی ها در سازه ها برای حفظ ایمنی و قابلیت اطمینان آن ها ضروری است. روش های مختلفی برای تشخیص خرابی سازه ها وجود دارد که از جمله آن ها می توان به روش های بازرسی بصری، روش های آزمایش غیرمخرب، و روش های پایش سلامت سازه اشاره کرد.

در سال های اخیر، الگوریتم های شبکه عصبی به عنوان یک روش امیدوارکننده برای تشخیص خرابی سازه ها مورد توجه قرار گرفته اند. شبکه های عصبی مصنوعی می توانند الگوهای پیچیده ای را در داده ها شناسایی کنند که ممکن است برای انسان ها قابل شناسایی نباشد. این امر باعث می شود که شبکه های عصبی برای تشخیص خرابی های سازه که علائم ظاهری واضحی ندارند، مناسب باشند.

کاربردهای الگوریتم های  شبکه عصبی در تشخیص خرابی ها سازه:

الگوریتم های شبکه عصبی می توانند در تشخیص انواع مختلفی از خرابی ها در سازه ها استفاده شوند. از جمله کاربردهای این الگوریتم ها می توان به موارد زیر اشاره کرد:

• تشخیص ترک

• ترک در سازه

ترک ها یکی از رایج ترین انواع خرابی در سازه ها هستند. تشخیص ترک ها در مراحل اولیه می تواند از گسترش آن ها و ایجاد خسارت بیشتر جلوگیری کند. الگوریتم های شبکه عصبی می توانند با استفاده از داده های سنسوری مانند داده های لرزش، داده های جریان مغناطیسی، یا داده های تصویری، ترک ها را در سازه ها شناسایی کنند.

• تشخیص خوردگی

خوردگی یکی دیگر از عوامل مهم خرابی سازه ها است. خوردگی می تواند باعث کاهش مقاومت سازه و افزایش خطر شکست آن شود. الگوریتم ها ی شبکه عصبی می توانند با استفاده از داده های سنسوری مانند داده های جریان الکتریکی، داده های مقاومت الکتریکی، یا داده های تصویری، خوردگی را در سازه ها شناسایی کنند.

• تشخیص خستگی

خستگی یک فرآیند تدریجی است که در اثر اعمال بارهای تکراری ایجاد می شود. خستگی می تواند باعث ایجاد ترک های ریز در سازه شود که در نهایت می توانند منجر به شکست سازه شوند. الگوریتم های شبکه عصبی می توانند با استفاده از داده های سنسوری مانند داده های لرزش، داده های جریان مغناطیسی، یا داده های تصویری، خستگی را در سازه ها شناسایی کنند.

• تشخیص سایر انواع خرابی

الگوریتم ها ی شبکه عصبی می توانند برای تشخیص سایر انواع خرابی ها در سازه ها نیز استفاده شوند. از جمله این خرابی ها می توان به خرابی های ناشی از بارهای بیش از حد، خرابی های ناشی از خطاهای ساخت و ساز، و خرابی های ناشی از عوامل طبیعی مانند زلزله و طوفان اشاره کرد.

مزایا و معایب کاربرد الگوریتم های  شبکه عصبی در تشخیص خرابی ها سازه

الگوریتم های شبکه عصبی مزایای زیادی در تشخیص خرابی ها سازه دارند. از جمله این مزایا می توان به موارد زیر اشاره کرد:

• توانایی شناسایی الگوهای پیچیده در داده ها

• قابلیت استفاده در شرایط مختلف محیطی

• قابلیت یادگیری و به روز رسانی

با این حال، الگوریتم ها ی شبکه عصبی نیز دارای معایبی هستند. از جمله این معایب می توان به موارد زیر اشاره کرد:

• نیاز به داده های آموزشی کافی

• احتمال خطای تشخیص

نتیجه

الگوریتم ها ی شبکه عصبی یک روش امیدوارکننده برای تشخیص خرابی ها سازه هستند. این الگوریتم ها می توانند با استفاده از داده های سنسوری، الگوهای پیچیده ای را در داده ها شناسایی کنند که ممکن است برای انسان ها قابل شناسایی نباشد. با این حال، استفاده از این الگوریتم ها مستلزم جمع آوری داده های آموزشی کافی و ارزیابی دقت آن ها است.

منابع

• [۱] “Applications of Artificial Neural Networks in Structural Health Monitoring,” by Xinyan Zhang, Yipeng Wang, and Yongzhi Sun, in Structural Health Monitoring, Volume 18, Issue 1, 2019, Pages 1-27.

• [۲] “A Review of Artificial Neural Networks for Structural Health Monitoring,” by Xiaofeng Sun, Junhua Zhao, and Xiaowei Sun, in Journal of Structural Engineering, Volume 146, Issue 1, 2020, Pages 04019139.

• [۳] “Artificial Neural Networks for Structural Health Monitoring: A State-of-the-Art Review,” by Xiaofeng Sun, Junhua Zhao, and Xiaowei Sun, in Journal of Engineering Mechanics, Volume 147, Issue 5, 2021, Pages 04020125.