Algoritma Pendeteksi Kerusakan Struktur Bangunan Berbasis Korelasi Jarak dan Metode Kuadrat Terkecil Parsial

Jimmy Tjen
{"title":"Algoritma Pendeteksi Kerusakan Struktur Bangunan Berbasis Korelasi Jarak dan Metode Kuadrat Terkecil Parsial","authors":"Jimmy Tjen","doi":"10.26418/jp.v8i3.56011","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Sering kali, sebuah kerusakan struktur yang masif terjadi karena pengabaian terhadap kerusakan kecil. Kejadian malang ini kemudian menimbulkan berbagai kerugiaan, baik secara material maupun korban jiwa. Oleh karena itu, dirasa penting untuk dapat mendeteksi kerusakan dari sebuah struktur sedini mungkin untuk mencegah terjadinya hal yang tidak diinginkan. Penelitian ini menggagas sebuah algoritma pendektesi kerusakan struktur bangunan berbasiskan pada metode korelasi jarak dan kuadrat terkecil parsial. algoritma ini berfokuskan pada pemilihan sekelompok sensor yang dapat bekerja secara optimal berdasarkan pada perhitungan korelasi jarak. Berdasarkan pada percobaan pada data experimental dari sebuah struktur jembatan, algoritma yang digagas dapat mengurangi jumlah akselerometer yang diperlukan hingga 80% untuk menyusun model prediktif tanpa mengurangi atau bahkan meningkatkan akurasi dari model prediktif akselerometer sebesar 1 hingga 1,3%. Lebih lanjut, algoritma yang digagas dapat mendekteksi keberadaan kerusakan struktur dengan baik, serta mampu mengkarakterisasi tingkat kerusakan dari struktur berdasarkan pada perubahan standar deviasi dari residu kuadrat.","PeriodicalId":31793,"journal":{"name":"JEPIN Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika","volume":"16 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-12-20","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"JEPIN Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.26418/jp.v8i3.56011","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1

Abstract

Sering kali, sebuah kerusakan struktur yang masif terjadi karena pengabaian terhadap kerusakan kecil. Kejadian malang ini kemudian menimbulkan berbagai kerugiaan, baik secara material maupun korban jiwa. Oleh karena itu, dirasa penting untuk dapat mendeteksi kerusakan dari sebuah struktur sedini mungkin untuk mencegah terjadinya hal yang tidak diinginkan. Penelitian ini menggagas sebuah algoritma pendektesi kerusakan struktur bangunan berbasiskan pada metode korelasi jarak dan kuadrat terkecil parsial. algoritma ini berfokuskan pada pemilihan sekelompok sensor yang dapat bekerja secara optimal berdasarkan pada perhitungan korelasi jarak. Berdasarkan pada percobaan pada data experimental dari sebuah struktur jembatan, algoritma yang digagas dapat mengurangi jumlah akselerometer yang diperlukan hingga 80% untuk menyusun model prediktif tanpa mengurangi atau bahkan meningkatkan akurasi dari model prediktif akselerometer sebesar 1 hingga 1,3%. Lebih lanjut, algoritma yang digagas dapat mendekteksi keberadaan kerusakan struktur dengan baik, serta mampu mengkarakterisasi tingkat kerusakan dari struktur berdasarkan pada perubahan standar deviasi dari residu kuadrat.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
这是一种基于距离关系和最小部分平方法的结构损伤算法
通常,由于不顾小故障,就会造成大规模的结构损坏。随后的不幸事件造成了各种各样的损失,无论是物质上的还是生命上的。因此,重要的是要及早发现结构的缺陷,以防止意外的发生。这项研究将一种基于距离关联方法和最小部分平方的结构损伤分析算法结合起来。该算法的重点是选择一组能够根据距离相关性的计算最佳工作的传感器。根据桥结构的实验数据,内置的算法可以在不降低甚至增加1至1.3%的预测性模型的精确度的情况下,将所需的加速度降低80%。此外,内置的算法可以很好地抵消结构损伤的存在,并能够根据二次残留物的标准化变化来对结构损伤的程度进行定义。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
1
审稿时长
10 weeks
期刊最新文献
Optimasi Hyperparameter pada Neural Network (Studi Kasus: Identifikasi Komentar Cyberbullying Instagram) Algoritma Penanganan Constraint pada Persoalan Penjadwalan Perkuliahan Universitas di Lingkungan Pendidikan Tinggi Keagamaan Islam (PTKI) Sistem Penilaian Jawaban Singkat Otomatis pada Ujian Online Berbasis Komputer Menggunakan Algoritma Cosine Similarity Penerapan Seleksi Fitur Particle Swarm Optimization pada Klasifikasi Teks (Studi Kasus: Komentar Cyberbullying Instagram) Sistem Rekomendasi Topik Skripsi Program Studi Informatika
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1