Structural damage: robust, real-time, and data-driven adaptive modeling for online control

Informacje na temat projektu

DREAM-ON

Identyfikator umowy o grant: 101002857

DOI

10.3030/101002857

Data podpisania przez KE 8 Kwietnia 2021

Data rozpoczęcia 1 Czerwca 2021

Data zakończenia 31 Maja 2026

Finansowanie w ramach

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Koszt całkowity

€ 1 937 500,00

Wkład UE

€ 1 937 500,00

Koordynowany przez

ECOLE NORMALE SUPERIEURE PARIS-SACLAY
France

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Publikacje

Book chapters (4)

A novel DDDAS architecture combining advanced sensing and simulation technologies for effective real-time structural health monitoring

Autorzy: Chamoin, Ludovic; Baranger, Emmanuel; Benady, Antoine; Charbonnel, Pierre-Étienne; Diaz, Matthieu; Farahbakhsh, Sahar; Fribourg, Laurent; Xavier, Daniel Martin; Poncelet, Martin
Opublikowane w: Handbook of Dynamic Data Driven Application Systems, 2025, ISBN 978-3-031-88573-0
Wydawca: Springer Cham

Intégrer les connaissances physiques dans les réseaux de neurones: application à l'apprentissage des lois de comportement matériaux à partir de mesures de déformation par fibres optiques

Autorzy: A. BENADY, L. CHAMOIN, E. BARANGER
Opublikowane w: La Revue 3EI, Numer 109, 2022, ISSN 1252-770X
Wydawca: SEE

Model verification, updating, and selection from the constitutive relation error concept

Autorzy: L. CHAMOIN, P. LADEVEZE
Opublikowane w: Advances in Applied Mechanics, Error Control, Adaptive Discretizations, and Applications, Part 2, 2025, Strona(/y) 311-362
Wydawca: Elsevier
DOI: 10.1016/bs.aams.2024.08.005

DREAM-ON: merging advanced sensing techniques and simulation tools for future structural health monitoring technologies

Autorzy: L. CHAMOIN
Opublikowane w: The Project Repository Journal, Numer 10, 2021, Strona(/y) 124-127
Wydawca: EDMA
DOI: 10.54050/prj10124127

Conference proceedings (23)

A modified dual Kalman filter for damage detection using distributed optic fiber measurements

Autorzy: S. FARAHBAKHSH, L. CHAMOIN, M. PONCELET
Opublikowane w: 9th European Congress on Computational Methods in Applied Sciences and Engineering, 2024
Wydawca: ECCOMAS

Structural health monitoring and model updating with distributed optic fiber measurements

Autorzy: S. FARAHBAKHSH, M. PONCELET, L. CHAMOIN
Opublikowane w: 17th International Conference on Advances in Experimental Mechanics, 2023
Wydawca: Univ. Strathclyde

Model updating with a Modified Dual Kalman Filter acting on distributed strain measurements

Autorzy: S. FARAHBAKHSH, L. CHAMOIN, M. PONCELET
Opublikowane w: 11th Conference on Adaptive Modeling and Simulation, 2023
Wydawca: ECCOMAS
DOI: 10.23967/admos.2023.021

Identification et suivi de l'endommagement structural à l'aide de mesures expérimentales et d'une approche par filtre de Kalman modifié

Autorzy: S. FARAHBAKHSH, L. CHAMOIN, M. PONCELET
Opublikowane w: 16e Colloque National en Calcul des Structures, 2024
Wydawca: CSMA

Physics-augmented neural networks for constitutive modeling: toward an application for structural health monitoring

Autorzy: A. BENADY, S. FARAHBAKHSH, E. BARANGER, L. CHAMOIN
Opublikowane w: 9th European Congress on Computational Methods in Applied Sciences and Engineering, 2024
Wydawca: ECCOMAS

A modified Constitutive Relation Error framework to learn nonlinear constitutive laws using physics-augmented Neural Networks

Autorzy: A. BENADY, L. CHAMOIN, E. BARANGER
Opublikowane w: 2nd IACM Mechanistic Machine Learning and Digital Engineering for Computational Science Engineering and Technology, 2023
Wydawca: IACM

Training and generalization errors for Underparametrized Neural Networks

Autorzy: D. MARTIN-XAVIER, L. CHAMOIN, L. FRIBOURG
Opublikowane w: American Control Conference, 2024
Wydawca: AACC

Physics-augmented neural networks for constitutive modeling: training with the modified constitutive relation error

Autorzy: A. BENADY, E. BARANGER, L. CHAMOIN
Opublikowane w: 6th International Workshop on Model Reduction Techniques, 2023
Wydawca: ECCOMAS

In situ structural damage tracking and monitoring from advanced sensing techniques and hybrid twins

Autorzy: L. CHAMOIN
Opublikowane w: 6th International Conference on Multi-scale Computational Methods for Solids and Fluids, 2023, ISBN 978-9958-638-73-2
Wydawca: ECCOMAS

Commande garantie pour le contrôle et la prévention de l'endommagement des structures

Autorzy: D. MARTIN-XAVIER, L. CHAMOIN, L. FRIBOURG
Opublikowane w: 16e Colloque National en Calcul des Structures, 2024
Wydawca: CSMA

Physics-informed neural networks derived from a mCRE functional for constitutive modeling

Autorzy: A. BENADY, L. CHAMOIN, E. BARANGER
Opublikowane w: 2nd International Workshop on Artificial Intelligence and Augmented Engineering, 2022
Wydawca: INRIA

Real-time monitoring of evolutive structural damage from advanced sensing and simulation

Autorzy: L. CHAMOIN
Opublikowane w: Colloque IUF, 2023
Wydawca: IUF

Contrôle en ligne garantissant la sûreté de fonctionnement de structures en mode dégradé

Autorzy: D. MARTIN-XAVIER, L. CHAMOIN, L. FRIBOURG
Opublikowane w: 1er Congrès Annuel de la Société Française d'Automatique, de Génie Industriel et de Productique, 2023
Wydawca: SAGIP

A modified Constitutive Relation Error (mCRE) framework to learn nonlinear constitutive models from strain measurements with thermodynamics-consistent Neural Networks

Autorzy: A. BENADY, E. BARANGER, L. CHAMOIN
Opublikowane w: 11th Conference on Adaptive Modeling and Simulation, 2023
Wydawca: ECCOMAS
DOI: 10.23967/admos.2023.020

Apprentissage non-supervisé de lois de comportement non-linéaires avec réseau de neurones thermodynamiquement consistent par minimisation de l'erreur en relation de comportement modifiée

Autorzy: A. BENADY, E. BARANGER, L. CHAMOIN
Opublikowane w: 16e Colloque National en Calcul des Structures, 2024
Wydawca: CSMA

Damage tracking using distributed optic fiber sensors in structures

Autorzy: S. FARAHBAKHSH, L. CHAMOIN, M. PONCELET
Opublikowane w: 25e Congrès Français de Mécanique, 2022
Wydawca: AFM

Data-driven MPC applied to nonlinear systems for real-time applications

Autorzy: D. MARTIN-XAVIER, L. CHAMOIN, L. FRIBOURG
Opublikowane w: 14e Colloque sur la Modélisation des Systèmes Réactifs, 2023
Wydawca: LAAS-CNRS

Réseaux de neurones informés par la physique pour l’apprentissage de lois de comportement

Autorzy: A. BENADY, L. CHAMOIN, E. BARANGER
Opublikowane w: 25e Congrès Français de Mécanique, 2022
Wydawca: AFM

Some recent advances in structural damage tracking and monitoring

Autorzy: L. CHAMOIN, S. FARAHBAKHSH, M. DIAZ, M. PONCELET, PE. CHARBONNEL
Opublikowane w: 16th World Congress on Computational Mechanics, 2024
Wydawca: IACM

Data-based model updating, selection, and enrichment using the modified constitutive relation error concept

Autorzy: L. CHAMOIN, A. BENADY, S. FARAHBAKHSH, E. BARANGER, M. PONCELET
Opublikowane w: 15th World Congress on Computational Mechanics, 2022
Wydawca: IACM

Réseaux de neurones informés par la physique pour l’apprentissage de lois de comportement

Autorzy: A. BENADY, L. CHAMOIN, E. BARANGER
Opublikowane w: Workshop CNRS, l’IA pour les sciences et l’ingénierie, 2022
Wydawca: CNRS

Physics-informed neural networks derived from a mCRE functional for constitutive modelling

Autorzy: A. BENADY, L. CHAMOIN, E. BARANGER
Opublikowane w: IUTAM Symposium on Data-driven mechanics, 2022
Wydawca: IUTAM

Adaptive modeling and learning of material laws for effective data assimilation

Autorzy: L. CHAMOIN, A. BENADY, S. FARAHBAKHSH, E. BARANGER, M. PONCELET
Opublikowane w: 16th World Congress on Computational Mechanics, 2024
Wydawca: IACM

Other (5)

Optimization of optic fiber sensor placement for structural health monitoring

Autorzy: Z. ZHOU, B. SOULIER, L. CHAMOIN
Opublikowane w: 2022
Wydawca: ENS Paris-Saclay

Use of physics-augmented neural networks for unsupervised learning of material constitutive relations - Comparison of the NN-Euclid and NN-mCRE methods

Autorzy: E. ZEMBRA, A. BENADY, E. BARANGER, L. CHAMOIN
Opublikowane w: 2023
Wydawca: ENS Paris-Saclay

Scientific machine learning and physics-augmented neural networks for hybrid digital twins

Autorzy: A. BENADY, F. LEHMANN, A. PULIKKATHODI, E. BARANGER, L. CHAMOIN, F. GATTI, D. CLOUTEAU
Opublikowane w: Journée du GDR I-GAIA, 2023
Wydawca: CNRS

OFDR optic fiber measurements: performance limitations

Autorzy: S. FARAHBAKHSH, M. PONCELET, L. CHAMOIN
Opublikowane w: Colloque National Mecamat, 2024
Wydawca: Mecamat

High resolution strain measurement using optic fiber sensors

Autorzy: S. FARAHBAKHSH, L. CHAMOIN, M. PONCELET
Opublikowane w: Journées des doctorants du LMPS, 2022
Wydawca: LMPS, ENS Paris-Saclay

Peer reviewed articles (7)

Experimental Learning of a Hyperelastic Behavior with a Physics-Augmented Neural Network

Autorzy: C. Jailin, A. Benady, R. Legroux, E. Baranger
Opublikowane w: Experimental Mechanics, Numer 64, 2024, Strona(/y) 1465-1481, ISSN 0014-4851
Wydawca: Sage Science Press
DOI: 10.1007/s11340-024-01106-5

An educational review on distributed optic fiber sensing based on Rayleigh backscattering for damage tracking and structural health monitoring

Autorzy: L. CHAMOIN, S. FARAHBAKHSH, M. PONCELET
Opublikowane w: Measurement Science and Technology, Numer 33:124008, 2022, ISSN 0957-0233
Wydawca: Institute of Physics and the Physical Society
DOI: 10.1088/1361-6501/ac9152

Training and generalization errors for Underparametrized Neural Networks

Autorzy: D. MARTIN-XAVIER, L. CHAMOIN, L. FRIBOURG
Opublikowane w: IEEE Control Systems Letters, Numer 7, 2023, Strona(/y) 3926-3931, ISSN 2475-1456
Wydawca: IEEE
DOI: 10.1109/lcsys.2023.3344139

Data-driven material modeling based on the Constitutive Relation Error

Autorzy: Pierre Ladevèze, Ludovic Chamoin
Opublikowane w: Advanced Modeling and Simulation in Engineering Sciences, Numer 11, 2024, ISSN 2213-7467
Wydawca: Springer Science and Business Media LLC
DOI: 10.1186/s40323-024-00279-x

Model and mesh selection from a mCRE functional in the context of parameter identification with full-field measurements

Autorzy: Hai Nam Nguyen, Ludovic Chamoin
Opublikowane w: Computational Mechanics, Numer 76, 2025, Strona(/y) 251-277, ISSN 0178-7675
Wydawca: Springer Verlag
DOI: 10.1007/s00466-025-02598-1

Unsupervised learning of history-dependent constitutive material laws with thermodynamically-consistent neural networks in the modified Constitutive Relation Error framework

Autorzy: Antoine Benady, Emmanuel Baranger, Ludovic Chamoin
Opublikowane w: Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, Numer 425, 2024, Strona(/y) 116967, ISSN 0045-7825
Wydawca: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.cma.2024.116967

NN-mCRE: a modified Constitutive Relation Error framework for unsupervised learning of nonlinear state laws with physics-augmented Neural Networks

Autorzy: A. BENADY, E. BARANGER, L. CHAMOIN
Opublikowane w: International Journal for Numerical Methods in Engineering, 2024, ISSN 0029-5981
Wydawca: John Wiley & Sons Inc.
DOI: 10.1002/nme.7439