Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

ARTIFICIAL INTELLIGENCE ENHANCED STRUCTURAL HEALTH MONITORING FOR EVALUATION OF TIME-DEPENDENT STRUCTURAL PERFORMANCE OF AGEING RAILWAY BRIDGES

Opis projektu

Oparte na sztucznej inteligencji rozwiązanie dla bezpieczniejszych i bardziej ekologicznych mostów

Europejskie mosty kolejowe starzeją się, w związku z czym stanowią zagrożenie dla życia, infrastruktury i realizacji celów klimatycznych. Pęknięcia i niewidoczne zmęczenie materiału mogą pozostać niewykryte do chwili, w której będzie zbyt późno na reakcję, co może doprowadzić do nagłego zamknięcia, kosztownych napraw, a nawet katastrofalnej awarii. Zespół finansowanego ze środków działania „Maria Skłodowska-Curie” projektu AIESHM opracowuje oparty na sztucznej inteligencji system monitorowania stanu konstrukcji. Łącząc uczenie maszynowe z danymi z czujników, inspekcjami wizualnymi i zaawansowanym modelowaniem, badacze projektu AIESHM mogą wcześnie i precyzyjnie wykrywać uszkodzenia. Ta efektywna kosztowo technologia stanowi podstawę systemu zarządzania zasobami ukierunkowanego na zrównoważony rozwój, pomagając inżynierom w wyborze najlepszego momentu na naprawę lub konserwację konstrukcji. Efekt jest prosty do przewidzenia – bezpieczniejsze mosty, mniej przerw i istotna redukcja emisji CO2, co przyniesie korzyści ludziom i planecie.

Cel

The aim of the present proposal is to develop an innovative Artificial Intelligence Enhanced Structural Health Monitoring (AIESHM) for evaluation of time-dependent structural performance of ageing railway bridges. This includes a sustainability and resilient-based asset management framework, which leads to significantly reducing the CO2 emission. The proposed AIESHM system, is used to identify the damages in order to prevent the failure or temporary closure, which could lead to loss of lives and additional costs namely construction of new bridge, slow down transportation rate and heavy traffic. This monitoring system will be (a) cost-effective, timely and accurate, (b) detectable for various types of damages, (c) reducing the CO2 emission (d) implemented to a new sustainability and resilient-based asset management framework. The combination of updating finite element model (FEM), which involves calibrating the FEM parameters using the measured responses of a bridge, data extraction of sensors and visual inspection integrated with machine learning (ML) will help us to get different damages in the best time. Then they are implemented in a new asset management framework which helps to select the best repair/maintenance strategy by an improved decision making process so that the green house gas emission reduces. The FEM updating technique employs optimization algorithms to minimize the difference between the predicted and measured responses, resulting to enhance the accuracy of SHM. By training ML algorithms on data, this model can capture the complex behavior of bridges and identify damage states. Furthermore, the new approach will be capable to predict the time-dependent residual capacity under railway and seismic loading in order to make the best decision to use or repair the bridge.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

UNIVERSITY OF SOUTHAMPTON
Wkład UE netto
€ 276 187,92
Adres
Highfield
SO17 1BJ SOUTHAMPTON
Zjednoczone Królestwo
Region
South East (England) Hampshire and Isle of Wight Southampton
Rodzaj działalności
Higher or Secondary Education Establishments
Linki
Koszt całkowity
Brak danych