Применение методов машинного обучения для диагностики состояния конструкции

Аннотация

В данной статье рассматривается применение методов машинного обучения для диагностики состояния строительных конструкций и предлагается алгоритм для решения этой задачи. В большинстве случаев при оценке надёжности конструкций происходит фокусировка на оценке влияния дефектов на их статические свойства, такие как прочность, устойчивость и деформация. В данной работе рассматривается влияние дефектов конструкций на динамические характеристики зданий (частота и форма собственных колебаний, собственные значения) и сооружений, поскольку они могут существенно изменяться в результате возникновения и развития дефектов. Современные методы оценки динамических характеристик строительных конструкций показывают достаточно точные результаты, но также важным является как определение измененных характеристик здания или сооружения, так и локализация дефектного элемента. Исследование направлено на разработку эффективной методики, основанной на анализе собственных частот конструкций, с использованием метода конечных элементов для расчета динамических характеристик. В качестве алгоритма машинного обучения выбран метод случайного леса, который обеспечивает высокую точность в классификации дефектов, таких как коррозия, трещины и усталостные повреждения.
В результате экспериментов была разработана программа, позволяющая автоматически определять местоположение дефектов на основе изменений в собственных частотах конструкции. Полученные метрики точности, полноты и F1-меры составили 1.00, что подтверждает эффективность предложенной методики.
В статье отмечен потенциал применения разработанной системы для автоматизированного мониторинга состояния строительных объектов в реальном времени, что позволяет своевременно выявлять повреждения и продлевать срок службы конструкций. Данная работа открывает новые перспективы для дальнейших исследований в области диагностики и мониторинга состояния строительных конструкций с использованием современных методов машинного обучения.