‘Bridge Doctor’ de UCF tiene imágenes conectadas, redes nerviosas para evaluar la protección efectiva de los puentes concretos

Catbas cooperó con 23 doctorados de su ex estudiante de ingeniería civil Marwan Debus, que ahora trabaja como gerente del Programa del Puente de la NASA, en la investigación recientemente publicada que describe cómo la termografía infrarroja, las imágenes de alta definición y el análisis de redes nerviosas es más efectivo.

Katbas y Debbie esperan que sus resultados aparecieran recientemente en él Registro de investigación de transportePara, para, para,. Al combinar estos métodos, los ingenieros pueden ser explotados combinando estos métodos para identificar estratégicamente las condiciones del puente y mejorar los costos de reparación.

“Si entendemos mejor qué puentes necesitan más reparación y qué puentes se pueden posponer, entonces (las agencias de financiación) pueden usar fondos limitados de manera más sabia, y entonces realmente podemos atraer nuestros esfuerzos a puentes críticos”, dice Catbas, y luego realmente podemos atraer nuestros esfuerzos a puentes críticos. “” Tenemos alrededor de 650,000 puentes en los Estados Unidos y estamos trabajando para verificar cómo podemos usar tecnologías novedosas para comprender el estado actual de la estructura “.

Debus señaló un ejemplo durante la prueba de carga del puente de la NASA donde Catbas y su equipo ayudaron a evaluar la reparación. Prometió que la reparación era suficiente, en última instancia, eliminando la siguiente oración del trabajo planificado.

“Simplemente estamos gastando dinero donde lo necesitamos en lugar de hacerlo sin una comprensión integral de los términos reales del puente en el campo”, dice Debes. “El objetivo es comprender mejor los términos del puente y mantenerlo una mejor lista preferida de lo que los puentes realmente necesitan”.

Diagnóstico de puentes de concreto

Katbas dice que lo que él y otros ingenieros civiles hacen para evaluar la integridad general de una estructura pueden atribuirse al diagnóstico de un médico para el bienestar de una persona.

“Monitoreo de salud estructural, que es casi como el monitoreo de la salud humana, donde utilizamos una variedad de equipos para comprender mejor la seguridad de la estructura y comprender mejor los servicios”.

Para ayudar a tomar imágenes de alta definición para comparar datos infrarrojos, los investigadores cooperaron con Nicco West America. Ink, los tejidos de Virginia, una empresa de diagnóstico no destructiva y de imágenes, que tiene vehículos especiales equipados con herramientas de imágenes. En colaboración con la Compañía, el equipo de investigación utilizó datos infrarrojos para evaluar los términos de los componentes del puente, incluidos la cubierta, la súper estructura y la estructura.

“En cuanto a la autoinferrada, hay algunos límites, dice Debus”. “Uno de los artículos que ayudó a superar algunos de estos límites son fotos de alta definición para la finalización de imágenes infrarrojas”.

Estas tecnologías, que se utilizan en el estudio por Catbas y DeBees, proporcionan un registro más completo de salud de la torre de concreto.

“Hay límites para los conceptos humanos”, dice Kitbas. “Es casi como un médico que lo mira y dice que cuando realmente puede estar bien, se ve bien, o puede que no lo esté. Puede enfrentar otros problemas. Los sensores y otras tecnologías pueden decirle, como cuando un médico dice que quiere más pruebas, por lo que le envía a obtener X -Ray o MRI. Estamos adoptando una forma similar a nuestros puentes”.

Eliminar la diferencia entre tecnología e interpretación

La termografía funciona recolectando la respuesta térmica a una estructura, que puede identificar los defectos dentro de ella, como la reducción de calor, la interferencia de humedad u otros problemas estructurales.

Para analizar varias partes del puente, como la cubierta, la súper estructura y la estructura, el equipo de investigación utilizó tecnologías de termografía y captura de imágenes desplegadas en botes debajo del puente y en vehículos de viaje para que el tráfico no pudiera interrumpirse y la motocicleta continuó utilizando.

La combinación de inspección visual e imágenes es una práctica común, pero DeBus dice que el factor de usar redes nerviosas y el aprendizaje automático para comprender los datos es algo que es un componente emergente de la inspección. Se utilizaron inspecciones similares para comparar el conocimiento colectivo de ingenieros experimentados para comparar los resultados del estudio.

“La forma en que es diferente de otros usos es que no solo estamos utilizando cámaras infrarrojas y recopilando datos sin procesar, sino que tenemos un nivel de procesamiento posterior, y estamos eliminando el ruido o la información innecesaria dentro de la imagen infrarroja”, dice Debes, y estamos eliminando el ruido o la información innecesaria dentro de la imagen infrarroja. “” Luego usamos los datos para comprender dónde están estos defectos y luego los integramos en el proceso actual de inspección del puente deseado. Cerramos con la red neuronal utilizando algunas decisiones y algoritmo con una red neuronal para que pueda pasar más tiempo o análisis de datos sin un inspector o ingeniero.

Él dice cómo dos partes del documento pueden implementar esta nueva tecnología y cómo se puede utilizar para acelerar la toma de decisiones mientras se puede usar de acuerdo con ella.

“Cuando inspeccionamos el puente, nuestro objetivo es encontrar formas de acelerar o hacer que sea más eficiente, al tiempo que obtenemos más datos para confiar en el futuro o en la toma de decisiones rápidas”, dice Debes, “Debes dice,” teníamos la intención de encontrar formas de acelerarlo o hacerlo más eficiente, al tiempo que obtiene más datos para confiar en el futuro o en la toma de decisiones rápidas. “” Podemos determinar qué puente debe probarse en este momento, lo que necesita más pruebas y podemos ver la importancia de la búsqueda más rápido “.

Futuro

Debes dice que la parte más interesante de las partes de los resultados de la investigación es la comprensión de que el marco de varias técnicas de inspección puede conectarse con el conocimiento colectivo y puede aplicarse para monitorear una variedad de estructuras.

“No nos limitamos a los puentes concretos”, dice. “Podemos desarrollar esta investigación y usarla de diferentes formas de inspección y usarla para varios tipos de infraestructura. Podemos probarla en edificios de concreto o puentes de acero, edificios u otras estructuras”.

El uso del aprendizaje automático y el conocimiento colectivo para traducir datos es algo que Debus cree que continuará desempeñando su papel en el examen de sus estudios.

Él dice: “Creo que lo que me estaba abriendo un ojo es que incluso fuera de la inspección tradicional, hay un lugar para usar más redes nerviosas de decisión para estandarizar la toma de decisiones”. “Puede hacer que las personas en el campo sean más fáciles de saber dónde tomar decisiones en ocasiones o dónde obtener ayuda más experimentada”.

Hay muchas oportunidades para descubrir formas aún más modernas de evaluar la salud estructural, y Catbas dice que está contento con el próximo desafío con ex alumnos y colegas como Debbies.

“Al igual que otros estudiantes de mi doctorado, todavía nos mantenemos en contacto después de graduarnos y luego nos convertimos en mi compañero”, dice Catbas que recurre a Debus. “Entonces, mi pregunta es: ‘¿Qué vamos a hacer a continuación?’