Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorБасько, А. В.uk
dc.contributor.authorПономарьова, О. А.uk
dc.contributor.authorBasko, A. V.en
dc.contributor.authorPonomarova, O. A.en
dc.date.accessioned2023-05-26T06:33:08Z
dc.date.available2023-05-26T06:33:08Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.citationБасько А. В. Методологія проектування автоматичної системи структурного моніторингу технічного стану будівель та споруд [Текст] / А. В. Басько, О. А. Пономарьова // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2022. – № 4. – С. 64–71.uk
dc.identifier.issn1997-9266
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/37195
dc.description.abstractРозвиток смарт-систем у різноманітних архітектурних спорудах, приводить до того, що якщо раніше інформація про структурний стан була не завжди важливою, то нині, говорячи про безпеку населення, це є дуже пріоритетною інформацією та напрямком досліджень. Загалом системи моніторингу за станом конструкцій, дозволяють ідентифікувати, локалізувати та оцінювати пошкодження. Така інформація про об’єкт дозволяє завчасно прийняти відповідні рішення для усунення можливих аварійних ситуацій. Для виконання завдання з розробки методології щодо проектування автоматичної системи структурного моніторингу для різноманітних архітектурних споруд запропоновано перелік етапів, які дозволяють спроектувати необхідну систему. Дослідження загалом поділено на три основні етапи. На першому етапі, розглядаються топології сенсорних мереж, питання щодо вибору топології для бездротової сенсорної мережі, а також головні переваги та недоліки кожної топології. Це відповідно дозволить правильно вибрати топологію для системи. На другому етапі, розглядаються рівні ідентифікації пошкоджень, які є обов’язковими для використання у системах моніторингу стану будівель та споруд. Проаналізовано найвикористовуваніші алгоритми, які застосовуються для ідентифікації пошкоджень, зазначено їх недоліки та переваги. На третьому етапі вибрано елементну базу сенсорного вузла, подано порівняльну характеристику цифрового та аналогового акселерометрів. Також розглянуто популярні цифрові акселерометри та виконано аналіз їхніх характеристик. Підсумовано на які характеристики необхідно звернути увагу під час вибору мікроконтролера. В процесі проектування необхідно враховувати і розташування сенсорних вузлів, що впливає на відстань для передачі даних.uk
dc.description.abstractThe development of smart systems in various architectural structures leads to the fact that if earlier information about the structural condition was not always important, now when talking about the safety of the population, it is a very high-priority information and direction of research. In general, systems for monitoring the condition of structures allow identifi-cation, localization and assessment of damage. Such information about the object allows making appropriate decisions in advance to eliminate possible emergency situations. To solve the task of developing a methodology for the design of an automatic structural monitoring system for various architectural structures, a list of stages that allow designing the nec-essary system was proposed. So, the research is generally divided into three main stages. At the first stage, topologies of sensor networks are considered. Questions regarding the choice of topology for a wireless sensor network are dis-cussed, and the main advantages and disadvantages of each topology are presented. This will allow to choose the right topology for the system. At the second stage, the levels of damage identification that must be performed, which ap-proaches are based on the used algorithms for damage detection are considered. The most popular algorithms used for damage identification are also listed, their disadvantages and advantages were displayed. The third stage is devoted to the selection of the element base of the sensor node, the comparative characteristics of digital and analog accelerome-ters are highlighted. Also in this section, popular digital accelerometers are presented and an analysis of the characteris-tics of how and what is affected by each of them is performed. It was described what characteristics should be taken into account when choosing a microcontroller. When designing, it is necessary to take into account the location of sensor nodes and how this affects the distance of data transmission.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofВісник Вінницького політехнічного інституту. № 4 : 64–71.uk
dc.relation.urihttps://visnyk.vntu.edu.ua/index.php/visnyk/article/view/2786
dc.subjectавтоматична система моніторингуuk
dc.subjectсенсорна мережаuk
dc.subjectбездротовий сенсорuk
dc.subjectідентифікація пошкодженьuk
dc.subjectautomatic monitoring systemen
dc.subjectsensor networken
dc.subjectwireless sensoren
dc.subjectdamage identificationen
dc.titleМетодологія проектування автоматичної системи структурного моніторингу технічного стану будівель та спорудuk
dc.title.alternativeMethodology of the Design Automatic System of Structural Monitoring of the Technical Health of Buildings and Structuresen
dc.typeArticle
dc.identifier.udc681.5.015; 681.518;681.513.7; 681.513.8
dc.relation.referencesA. Araujo et al., “Wireless Measurement System for Structural Health Monitoring With High Time-Synchronization Accuracy,” IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 63, no. 3, pp. 801-810, 2012. https://doi.org/10.1109/tim.2011.2170889 .en
dc.relation.referencesE. Sazonov, Li. Haodong, D. Curry, and P. Pillay, “Self-Powered Sensors for Monitoring of Highway Bridges,” IEEE Sensors Journal, vol. 9, no. 11, pp. 1422-1429, 2009. https://doi.org/10.1109/jsen.2009.2019333 .en
dc.relation.referencesJ. A. Rice et al., “Flexible smart sensor framework for autonomous structural health monitoring,” Smart Structures and Systems, vol. 6, no. 5_6, pp. 423-438, 2010. https://doi.org/10.12989/sss.2010.6.5_6.423 .en
dc.relation.referencesH. Fu, Z. Sharif Khodaei, and M. H. F. Aliabadi, “An Event-Triggered Energy-Efficient Wireless Structural Health Mon-itoring System for Impact Detection in Composite Airframes,” IEEE Internet of Things Journal, vol. 6, no. 1, pp. 1183-1192, 2019. https://doi.org/10.1109/jiot.2018.2867722 .en
dc.relation.referencesJ. Pacheco, G. Oliveira, F. Magalhaes, C. Moutinho, and L. Cunha, “Evaluation of low cost vibration based damage detection systems,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1037, no. 052005, pp. 1-8, 2018. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1037/5/052005 .en
dc.relation.referencesS. W. Doebling, Damage Identification and Health Monitoring of Structural and Mechanical Systems from Changes in Their Vibration Characteristics. Los Alamos, United States: Los Alamos National Laboratory, 1996, 127 p.en
dc.relation.referencesG. D. Zhou, and T. H. Yi, “Recent Developments on Wireless Sensor Networks Technology for Bridge Health Monitor-ing,” Mathematical Problems in Engineering, pp. 1-33, 2013. https://doi.org/10.1155/2013/947867 .en
dc.relation.referencesB. F. Spencer, T. Nagayama, and J. A. Rice, “Decentralized structural health monitoring using smart sensors,” SPIE Pro-ceedings, vol. 6932, pp. 1-14, 2008. https://doi.org/10.1117/12.791077 .en
dc.relation.referencesH. Sohn et al., A Review of Structural Health Review of Structural Health Monitoring Literature 1996–2001. Los Alamos, United States: Los Alamos National Laboratory, 2002, 301 p.en
dc.relation.referencesP. Cao, S. Qi, and J. Tang, “Structural damage identification using piezoelectric impedance measurement with sparse in-verse analysis,” Smart Materials and Structures, vol. 27, no. 3, pp. 1-33, 2018. https://doi.org/10.1088/1361-665x/aaacba .en
dc.relation.referencesA. Rytter, Vibrational Based Inspection of Civil Engineering Structures. Aalborg, Denmark: Aalborg university, 1993, 193 p.en
dc.relation.referencesP. Rizzo, M. Cammarata, D. Dutta, and H. Sohn, “An unsupervised learning algorithm for fatigue crack detection in waveguides,” Smart Materials and Structures, vol. 18, no. 2, pp. 1-11, 2009. https://doi.org/10.1088/0964-1726/18/2/025016 .en
dc.relation.referencesM. L. McHugh, “The Chi-square test of independence,” Biochemia Medica, vol. 23, no. 2, pp. 143-149, 2013. https://doi.org/10.11613/bm.2013.018 .en
dc.relation.referencesB. E. Rapp, Microfluidics: Modeling, Mechanics and Mathematics. Boston, United States: Elsevier, 2016, 766 p.en
dc.relation.referencesR. G. Brereton, “The Mahalanobis distance and its relationship to principal component scores,” Journal of Chemometrics, vol. 29, no. 3, pp. 143-145, 2015. https://doi.org/10.1002/cem.2692 .en
dc.relation.referencesY. Li, and H. Wu, “A Clustering Method Based on K-Means Algorithm,” Physics Procedia, vol. 25, pp. 1104-1109, 2012. https://doi.org/10.1016/j.phpro.2012.03.206 .en
dc.relation.referencesN. A. Alqahtani, and Z. I. Kalantan, “Gaussian Mixture Models Based on Principal Components and Applications,” Mathematical Problems in Engineering, pp. 1-13, 2020. https://doi.org/10.1155/2020/1202307 .en
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31649/1997-9266-2022-163-4-64-71


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію