Objectif
Transport infrastructures are crucial for the mobility of people and goods. Beam-like transport infrastructures like railways and bridges, subjected to moving loads, face increasing safety risks due to growing traffic demands. Timely detection of structural anomalies is therefore essential for risk mitigation and condition-based maintenance. This project aims to develop and experimentally validate an innovative input-output structural anomaly detection framework that integrates moving loads and acceleration responses. In contrast to extensively studied approaches that only use structural responses, the input-output framework, free from external load assumptions, can potentially transform anomaly detection from an ill-posed inverse problem into a manageable forward problem. Despite its promise, such a framework faces two common challenges in structural anomaly detection: data discrepancies between numerical and real-world domains and the scarcity of data in damaged states. Domain adaptation (DA) and physics-informed machine learning (PIML) have demonstrated great promise in addressing these challenges. However, current PIML studies are not directly applicable to anomaly detection when multiple damage states are involved, while existing DA approaches fall short in transferring physical knowledge across numerical and real-world domains. To overcome this, we propose a physics-informed generative learning model for the input-output anomaly detection framework. This model will generate synthetic structural responses in multiple damage states, facilitating damage detection through comparison with actual measurements. The framework will be validated from laboratory to in-service railway bridges using state-of-the-art V-Track and CTO Measurement Train. In addition, a comprehensive reliability analysis and uncertainty quantification will be performed to identify the key factors that impact its various performance metrics, forming recommendations for the framework design.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
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- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle intelligence artificielle générative
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Mots‑clés
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
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Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)
PROGRAMME PRINCIPAL
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Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships
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Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2025-PF
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La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
2628 CN DELFT
Pays-Bas
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.