Un nuevo algoritmo desarrollado por la Universidad de Surrey podría ayudar a los ingenieros estructurales a controlar mejor la salud de los puentes y alertarlos cuando necesiten reparación más rápido.
Muchas autoridades y organizaciones utilizan sistemas de monitoreo de salud estructural para realizar un seguimiento de la salud de los puentes, junto con el peso del tráfico que soporta en el día a día. Esto lleva a una tasa de muestreo de datos muy alta,con algunos que alcanzan al menos 10 Hz y bases de datos que tienen un valor de gigabytes de información en una estructura singular, que es costosa de albergar.
en un artículo publicado por la revista Medida , los científicos detallan cómo crearon un algoritmo que comprime datos grandes de sistemas de monitoreo de puentes en tamaños más manejables.
Los científicos de Surrey usaron un método de aprendizaje de diccionario llamado K-means Singular Value Decomposition K-SVD para comprimir datos del sistema que monitorea el puente de Lezíria en Portugal. El equipo aplicó su algoritmo a 45,000 datos por canal por hora recibidos porEl sistema Bridge Weight-in-Motion, una de las aplicaciones de monitoreo más utilizadas, logró una reconstrucción casi sin pérdidas a partir de la información de menos del 0.1 por ciento. Otros métodos han demostrado que necesitan el 50 por ciento deldatos para lograr una precisión de reconstrucción similar.
El Dr. Ying Wang, autor principal del artículo de la Universidad de Surrey, dijo: "A muchas autoridades les resulta difícil almacenar los datos que tienen para sus puentes y otra infraestructura, con cientos de miles, a veces millones de automóviles usando algunospuentes todos los días.
"Creemos que este enfoque muestra que puede reducir drásticamente los datos grandes a un tamaño muy manejable sin perder información, lo cual es fundamental para los ingenieros estructurales".
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Materiales proporcionado por Universidad de Surrey . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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