Konvertavimo iš įtrūkimų į grafiką koncepcija naudojant kampų aptikimą ir pikselių sekimo algoritmą. a) originalūs įtrūkimų modeliai iš eksperimentų; b) rankiniu būdu nubrėžti įtrūkimų modeliai; c) įtrūkimų modeliai su mazgais; ir d) įtrūkimų grafikas su mazgais ir briaunomis. Kreditas: Drexel universitetas Pastarieji struktūriniai griūtys, įskaitant tragedijas Surfside, Floridoje, Pitsburge ir Niujorke, iškėlė poreikį dažniau ir nuodugniau tikrinti senstančius pastatus ir infrastruktūrą visoje šalyje. Tačiau patikrinimai yra daug laiko reikalaujantys ir dažnai nenuoseklūs procesai, kurie labai priklauso nuo inspektorių sprendimo.
Drexel universiteto ir Niujorko valstijos universiteto Bafale tyrėjai bando padaryti procesą veiksmingesnį ir tikslesnį, naudodamiesi dirbtiniu intelektu, kartu su klasikiniu matematiniu metodu, skirtu į tinklą panašiems tinklams kiekybiškai įvertinti, kad nustatytų, kiek pažeista konkreti konstrukcija. remiantis tik jos įtrūkimo modeliu.
Straipsnyje „Grafinis metodas, skirtas kiekybiškai įvertinti įtrūkimų modelius ant gelžbetonio šlyties sienų“, kuris neseniai buvo paskelbtas žurnale Kompiuterinė civilinė ir infrastruktūros inžinerijamokslininkai, vadovaujami Arvino Ebrahimkhanlou, Ph.D., Drexelio inžinerijos koledžo docento, ir Pedramo Bazrafshano, kolegijos doktoranto, pristato procesą, kuris galėtų padėti šaliai geriau suprasti, kiek iš jos šimtų tūkstančiams senstančių tiltų, užtvarų, kelių ir pastatų reikia skubiai remontuoti.
„Be savarankiško ir objektyvaus proceso, skirto įvertinti žalą daugeliui gelžbetoninių konstrukcijų, sudarančių mūsų pastatytą aplinką, šie tragiški konstrukciniai gedimai tikrai tęsis“, – sakė Ebrahimkhanlou. „Mūsų senstančios infrastruktūros naudojamos ilgiau nei numatyta jų eksploatavimo trukmei, o rankiniu būdu atliekami patikrinimai užima daug laiko ir yra subjektyvūs, todėl struktūrinės žalos požymiai gali būti nepastebėti arba neįvertinti.
Dabartinis betoninės konstrukcijos, pvz., tilto ar stovėjimo aikštelės, tikrinimo procesas apima, kad inspektorius vizualiai apžiūri, ar joje nėra įtrūkimų, atskilimų ar vandens prasiskverbimo, išmatuoja įtrūkimus ir stebi, ar per laiką jie pasikeitė, ar ne. tarp patikrinimų, kurie gali trukti metus. Jei yra pakankamai šių sąlygų ir atrodo, kad ji yra išsivysčiusi (pagal žalos indekso gairių rinkinį), konstrukcija gali būti įvertinta kaip „nesaugi“.
Be laiko, kurio reikia šiam procesui atlikti kiekvienam patikrinimui, yra plačiai paplitęs susirūpinimas, kad procesas palieka per daug erdvės subjektyvumui, kad būtų galima iškreipti galutinį vertinimą.
„Tas pats plyšys gelžbetoninėje konstrukcijoje gali atrodyti grėsmingas ar kasdieniškas – priklausomai nuo to, kas į jį žiūri“, – sakė Bazrafshanas. „Įtrūkimas gali būti nekenksminga pastato stingimo proceso dalis arba signalas apie konstrukcinius pažeidimus; deja, mažai sutariama, kada tiksliai pereinama nuo pirmojo iki pastarojo“.
Pirmasis Bazrafshano ir Ebrahimkhanlou grupės žingsnis buvo pašalinti šį neapibrėžtumą sukuriant metodą, leidžiantį tiksliai kiekybiškai įvertinti įtrūkimo mastą. Norėdami tai padaryti, jie panaudojo matematinį metodą, vadinamą grafų teorija, kuris naudojamas matuoti ir tirti tinklus – pastaruoju metu socialinius tinklus – tiksliai nustatant jo grafiko ypatybes, pvz., kiek kartų vidutiniškai susikerta įtrūkimai.
Ebrahimkhanlou iš pradžių sukūrė grafiko ypatybių naudojimo procesą, kad sukurtų savotišką „pirštų atspaudą“ kiekvienam gelžbetoninės konstrukcijos plyšių rinkiniui ir, palygindamas naujai patikrintų konstrukcijų atspaudus su žinomų saugos įvertinimų turinčių konstrukcijų atspaudais, greitai ir tikslus žalos įvertinimas.
„Matematinio įtrūkimo modelių vaizdavimo kūrimas yra nauja idėja ir pagrindinis mūsų naujausio dokumento indėlis“, – sakė Ebrahimkhanlou. „Manome, kad tai labai veiksmingas būdas kiekybiškai įvertinti įtrūkimų modelių pokyčius, leidžiančius vizualinį įtrūkimo vaizdą susieti su struktūrinės žalos lygiu taip, kad būtų galima kiekybiškai įvertinti ir kad būtų galima nuosekliai kartoti, nepaisant to, kas atlieka patikrinimą“.
Komanda naudojo AI pikselių sekimo algoritmus, kad įtrūkimų vaizdus konvertuotų į atitinkamą matematinį vaizdą: grafiką.
„Konvertavimo iš įtrūkimų į grafiką ir funkcijų ištraukimo procesai vienam vaizdui užtrunka maždaug minutę, o tai yra reikšmingas patobulinimas, palyginti su tikrinimo procesu, kuris gali užtrukti valandas ar dienas, kad būtų atlikti visi reikalingi matavimai“, – sakė Bazrafshanas. . „Tai taip pat perspektyvi plėtra, leidžianti ateityje automatizuoti visą analizės procesą.
Norėdami sukurti palyginimui skirtą ypatybių sistemą, jie turėjo mašininio mokymosi programą, kuri iš gelžbetonio šlyties sienų konstrukcijų su skirtingais aukščio ir ilgio santykiais vaizdų rinkinio ištraukė grafiko ypatybes, kurios buvo sukurtos siekiant išbandyti skirtingą sienų elgesį, kuris gali atsirasti. žemės drebėjimo metu.
Konkrečiai sutelkdama dėmesį į vaizdų grupę, kurioje buvo pastebėtas nedidelis įtrūkimas (toks, kuris rodo, kad kyla abejonių dėl konstrukcijos saugumo), komanda parengė antrą algoritmą, skirtą susieti išskirtas grafiko ypatybes su apčiuopiama skale, rodančia, kiek žalos dydis buvo padarytas. struktūra. Pavyzdžiui, kuo daugiau įtrūkimų susikerta vienas su kitu, o tai atitinka didesnį jų grafiko bruožo „vidutinį laipsnį“, tuo rimtesnė žala konstrukcijai.
Programa kiekvienai iš šių savybių priskyrė svertinę vertę, atsižvelgdama į tai, kaip glaudžiai jie koreliuoja su mechaniniais pažeidimo rodikliais, kad būtų sukurtas kiekybinis profilis, pagal kurį algoritmas galėtų išmatuoti naujus mėginius, kad nustatytų jų struktūrinės žalos mastą.
Siekdama išbandyti vertinimo algoritmą, komanda naudojo trijų didelio masto sienų vaizdus, kurie buvo mechaniškai išbandyti Bafalo universiteto laboratorijoje, kad nustatytų jų sąlygas. Komanda naudojo vienos kiekvienos sienos pusės vaizdus kaip mokymo rinkinį, o tada išbandė modelį su priešingos pusės vaizdais, kad patikrintų jo gebėjimą numatyti kiekvieno mėginio žalos lygį.
Kiekvienu atveju AI programa galėjo teisingai įvertinti žalą didesniu nei 90% tikslumu, o tai rodo, kad programa būtų labai efektyvi greito žalos įvertinimo priemonė.
„Tai tik pirmas žingsnis kuriant labai galingą vertinimo įrankį, kuris pasitelkia daugybę tyrimų ir žmonių žinių, kad būtų galima greičiau ir tiksliau įvertinti pastatytos aplinkos struktūras“, – sakė Ebrahimkhanlou. „Tvarkos įvedimas iš pažiūros chaotiško funkcijų rinkinio yra mokslinio atradimo esmė. Manome, kad ši naujovė gali padėti nustatyti problemas prieš joms atsirandant ir padaryti mūsų infrastruktūrą saugesnę.”
Grupė planuoja tęsti savo darbą apmokydama ir išbandydama programą su didesniais ir įvairesniais duomenų rinkiniais, įskaitant kitų tipų struktūras. Jie taip pat stengiasi automatizuoti procesą, kad jį būtų galima integruoti į struktūrų stebėjimo sistemas, taip pat po žemės drebėjimų ir kitų stichinių nelaimių pažeistų konstrukcijų nuotraukų ir vaizdo įrašų rinkimo procesą.
Daugiau informacijos: Pedram Bazrafshan ir kt., Grafiku pagrįstas gelžbetonio šlyties sienų plyšių modelių kiekybinio nustatymo metodas, Kompiuterinė civilinė ir infrastruktūros inžinerija (2023). DOI: 10.1111/pelėms.13009
Citata: Dirbtinis intelektas gali nustatyti paviršiaus įtrūkimų modelius, kad būtų galima įvertinti gelžbetonio konstrukcijų žalą (2023 m., birželio 1 d.), gauta 2023 m. birželio 2 d. iš https://techxplore.com/news/2023-06-artificial-intelligence-patterns-surface-concrete .html
Šis dokumentas yra saugomas autorių teisių. Išskyrus bet kokius sąžiningus sandorius privačių studijų ar mokslinių tyrimų tikslais, jokia dalis negali būti atkuriama be raštiško leidimo. Turinys pateikiamas tik informaciniais tikslais.
