Obiettivo
This project is directed toward the development and application of neural networks new signal processing procedures in a novel approach to detecting and characterizing faults and other nonlinear mechanisms related to defects or structural damage.
This project is concerned with the development and application of neural networks new signal processing procedures in a novel approach to detecting and characterizing faults and other nonlinear mechanisms related to defects or structural damage.
The major difference in this work with respect to existing methodologies is the preprocessing of the raw data to enhance training procedures. Complex behaviour as in neurological systems has been successfully treated by using the digital equivalent of the human brain (ie neural networks). These can be trained to recognize highly complex patterns and therefore should have the capability of recognizing behaviour such as stress wave emissions from crack propagation or similar phenomena, hence they have the potential for use in identifying and distinguishing fault conditions. The establishment of the principles enables a significant advance in the technology for detecting and characterizing faults.
A new methodology for fault assessment in civil engineering structures has been developed. The results demonstrate the importance of separating the discriminatory features in the raw transducer time signals from the pattern classification in the form of a knowledge hierarchy. By doing this one can exploit the best aspects of temporal data preprocessing with the best neural classification procedures. This adds engineering insight and maximizes the probability of detecting faults. Feature extraction based on narmax data processing, curvature data and response only data appears to provide excellent signatures which can be uded to detect and discriminate nonlinear effects and faults.
The fault assessment procedures offer considerable potential and warrant further development and refinement to produce commercial products.
Although the study is directed toward components used in civil engineering structures in order to take advantage of specific competence in these areas, it is fundamental in its nature and therefore is directed at establishing principles that will result in applications to other key sectors of industry. The major difference in this work with respect to existing methodologies is the pre-processing of the raw data to enhance "training" procedures. Complex behaviour as in neurological systems has been succsfully treated by using the digital equivalent of the human brain, i.e. neural networks. These can be "trained" to recognise highly complex patterns and therefore should have the capability of recognising behaviour such as stress wave emissions from crack propagation or similar phenomena, hence they have the potential for use in identifying and distinguishing fault conditions. The establishment of the principles will enable a significant advance in the technology for detecting and characterizing faults.SP Such technologies could gainfully be developed for use in key sectors of the Aerospace industry, Civil Engineering Infrastructural systems (bridges/monumental buildings), and Manufacturing and Automobile industries, by initiating a programme of research involving of research involving both theoretical and experimental studies based upon new processing and neural network methodologies.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
- ingegneria e tecnologia ingegneria civile
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- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione scienza dei dati trattamento dei dati
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Programma(i)
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Argomento(i)
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Dati non disponibili
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
Dati non disponibili
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
Meccanismo di finanziamento
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
Dati non disponibili
Coordinatore
M13 9PL Manchester
Regno Unito
I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.