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doi:10.22028/D291-35227
Titel: | Towards Interpretable Machine Learning for Automated Damage Detection Based on Ultrasonic Guided Waves |
VerfasserIn: | Schnur, Christopher Goodarzi, Payman Lugovtsova, Yevgeniya Bulling, Jannis Prager, Jens Tschöke, Kilian Moll, Jochen Schütze, Andreas Schneider, Tizian |
Sprache: | Englisch |
Titel: | Sensors |
Bandnummer: | 22 |
Heft: | 1 |
Verlag/Plattform: | MDPI |
Erscheinungsjahr: | 2022 |
Freie Schlagwörter: | composite structures structural health monitoring carbon fibre-reinforced plastic interpretable machine learning automotive industry |
DDC-Sachgruppe: | 500 Naturwissenschaften |
Dokumenttyp: | Journalartikel / Zeitschriftenartikel |
Abstract: | Data-driven analysis for damage assessment has a large potential in structural health monitoring (SHM) systems, where sensors are permanently attached to the structure, enabling continuous and frequent measurements. In this contribution, we propose a machine learning (ML) approach for automated damage detection, based on an ML toolbox for industrial condition monitoring. The toolbox combines multiple complementary algorithms for feature extraction and selection and automatically chooses the best combination of methods for the dataset at hand. Here, this toolbox is applied to a guided wave-based SHM dataset for varying temperatures and damage locations, which is freely available on the Open Guided Waves platform. A classification rate of 96.2% is achieved, demonstrating reliable and automated damage detection. Moreover, the ability of the ML model to identify a damaged structure at untrained damage locations and temperatures is demonstrated. |
DOI der Erstveröffentlichung: | 10.3390/s22010406 |
Link zu diesem Datensatz: | urn:nbn:de:bsz:291--ds-352272 hdl:20.500.11880/32199 http://dx.doi.org/10.22028/D291-35227 |
ISSN: | 1424-8220 |
Datum des Eintrags: | 18-Jan-2022 |
Fakultät: | NT - Naturwissenschaftlich- Technische Fakultät |
Fachrichtung: | NT - Systems Engineering |
Professur: | NT - Prof. Dr. Andreas Schütze |
Sammlung: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
Dateien zu diesem Datensatz:
Datei | Beschreibung | Größe | Format | |
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