Loading...

Undamaged-to-Damaged Structural Response Mapping for Structural Health Monitoring Using Generative A dversarial Networks (GANs)

Rahmani, Mobina Sadat | 2025

67 Viewed
  1. Type of Document: M.Sc. Thesis
  2. Language: Farsi
  3. Document No: 58042 (09)
  4. University: Sharif University of Technology
  5. Department: Civil Engineering
  6. Advisor(s): Rahimzadeh Rofooei, Fayyaze
  7. Abstract:
  8. In this study, a Cycle-Generative Adversarial Network (Cycle-GAN)-based approach is proposed to transform the dynamic response of structures from a healthy to a damaged state and vice versa, aiming to improve damage identification and reduce the need for paired data. This method enhances signal conversion accuracy, facilitating the prediction of damage presence or absence while minimizing dependency on extensive experimental data. Traditional Structural Health Monitoring (SHM) methods, such as mechanical sensors and numerical analyses, face limitations such as high costs, operator dependency, and the requirement for fully paired data. Deep learning algorithms, particularly those based on recurrent networks and generative adversarial networks, provide effective solutions to overcome these challenges. However, the primary challenge in SHM is the lack of high-quality data for training deep models and the need to generate valid and diverse synthetic data as traditional SHM methods strongly rely on large high-quality data that is not always accessible. To evaluate the proposed models, datasets were collected from extensive numerical simulations based on the ASCE benchmark structure. The simulated model used in this study is a 12-degree-of-freedom shear building analyzed under three cases: symmetric loading with excitation via a shake table, symmetric loading with rooftop excitation (simulating wind loads), and asymmetric loading with excitation via a shake table. The structural acceleration response in all three cases was recorded under 20 artificial random earthquakes using 16 sensors placed on four floors in all four directions. These datasets include vibrational signals of healthy and damaged structures under various conditions, and the predicted and actual responses were compared using both time-domain and frequency-domain analyses. To improve the quality of the reconstructed data, evaluation metrics such as FID Score and MMSC Score were examined. In this research, two models, BiLSTM and Cycle-GAN, were assessed for analyzing and predicting the dynamic response of structures. BiLSTM processes time sequences bidirectionally, extracting time-dependent features; however, it requires large and fully paired datasets. In contrast, Cycle-GAN, without the need for paired data, reconstructs nonlinear damage patterns and provides high accuracy in converting damaged data into healthy data, albeit at higher epochs. The results demonstrated that Cycle-GAN successfully reduced the need for training data by up to 30% and performed optimally in data-scarce conditions. In reconstructing frequency-domain features and structural response signals, Cycle-GAN showed a significant advantage over BiLSTM. The FID and MMSC metrics, which indicate data reconstruction quality, confirmed the substantial improvement achieved by the proposed method. In complex scenarios such as asymmetric mass interaction, BiLSTM also performed well; however, given the reduced training data, Cycle-GAN demonstrated high accuracy and efficiency in SHM. Furthermore, this study highlights that generative adversarial networks can serve as an innovative approach for reconstructing structural dynamic data, simulating structural failures, and reducing dependence on experimental data
  9. Keywords:
  10. Structural Health Monitoring ; Deep Learning ; Generative Adversarial Networks ; Damage Identification ; Frequency Analysis ; CNN-BiLSTM Deep Neural Networks ; Recurrent Neural Networks ; Data Reconstruction ; Artificial Intelligence in Civil Engineering

 Digital Object List

 Bookmark

  • چکیده
  • فهرست مطالب
  • فهرست شکل‌ها
  • فهرست جدول‌ها
  • فصل 1 مقدمه
  • فصل 2 مرور ادبیات فنّی
    • 2‏-‏1 پایش سلامت سازه (SHM)
    • 2‏-‏2 طبقه‌بندی روش‌های پایش سلامت سازه
    • 2‏-‏3 مراحل تشخیص خسارت سازه
    • 2‏-‏4 داده‌های مورد استفاده در پایش سلامت سازه
    • 2‏-‏5 برخی دیگر از روش‌های هوش‌مصنوعی و شبکه‌های مولد مقابله‌ای در پایش سلامت سازه
    • 2‏-‏6 پیشینه استفاده از شبکه‌های مولد مقابله‌ای در پایش سلامت سازه
      • 2-‏‏6‏-‏1 علت استفاده از شبکه‌های مولد مقابله‌ای در پایش سلامت سازه
      • 2-‏‏6‏-‏2 نقاط قوت و نقاط ضعف شبکه‌های مولد مقابله‌ای
  • فصل 3 روش‌شناسی
    • 3‏-‏1 مفاهیم بنیادی در یادگیری ماشین: چارچوب، الگوریتم و معماری مدل
    • 3‏-‏2 چارچوب‌های آزمایشی
      • 3-‏‏2‏-‏1 چارچوب حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
        • 3‏-‏2-‏‏1-‏‏1 معماری و بهینه‌سازی مدل BiLSTM
        • 3‏-‏2-‏‏1-‏‏2 انتخاب توابع فعال‌سازی
        • 3‏-‏2-‏‏1-‏‏3 استراتژی‌های بهینه‌سازی و تنظیمات آموزش
      • 3-‏‏2‏-‏2 چارچوب شبکه‌های مولد مقابله‌ای چرخه‌ای (CycleGAN)
        • 3‏-‏2-‏‏2-‏‏1 معماری و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
        • 3‏-‏2-‏‏2-‏‏2 فرآیند آموزش
        • 3‏-‏2-‏‏2-‏‏3 زیان رقابتی
        • 3‏-‏2-‏‏2-‏‏4 زیان چرخه‌ای
        • 3‏-‏2-‏‏2-‏‏5 زیان هویت
        • 3‏-‏2-‏‏2-‏‏6 بهینه‌سازی وزن‌ها با آدام دابلیو
        • 3‏-‏2-‏‏2-‏‏7 پنالتی گرادیان
    • 3‏-‏3 معیارهای ارزیابی مدل‌ها و مقایسه آن‌ها
      • 3-‏‏3‏-‏1 معیارهای خطای بازسازی و پیش‌بینی
      • 3-‏‏3‏-‏2 معیارهای آماری تحلیل داده‌ها
      • 3-‏‏3‏-‏3 تحلیل حوزه فرکانس و کاربرد آن در CycleGAN
      • 3-‏‏3‏-‏4 معماری شبکه‌ موادمقابله‌ای چرخه‌ای
        • 3‏-‏3-‏‏4-‏‏1 مولدها ( مولد داده‌های آسیب دیده a1 و مولد داده‌های سالم a0)
        • 3‏-‏3-‏‏4-‏‏2 منتقدها ( منقد داده‌های آسیب دیده c1 و منتقد داده‌های سالم c0)
        • 3‏-‏3-‏‏4-‏‏3 معماری کلی شبکه
    • 3‏-‏4 مجموعه داده‌
      • 3-‏‏4‏-‏1 سناریوهای آسیب
      • 3-‏‏4‏-‏2 پارامترهای ورودی شبیه‌سازی
      • 3-‏‏4‏-‏3 شبیه‌سازی‌ها و تحلیل پاسخ‌ها
      • 3-‏‏4‏-‏4 مدل 12 درجه آزادی در مطالعه حاضر
    • 3‏-‏5 پیش‌بینی و مقایسه عملکرد CycleGAN و BiLSTM
      • 3-‏‏5‏-‏1 انتظارات مورد نظر از شبکه‌های مولد مقابله‌ای چرخه‌ای
      • 3-‏‏5‏-‏2 انتظارات مورد نظر از BiLSTM
      • 3-‏‏5‏-‏3 مقایسه زمان اجرا و سرعت پردازش
  • فصل 4 تجزیه‌ و تحلیل یافته‌های پژوهش
    • 4‏-‏1 نتایج بدست آمده از روش BiLSTM
      • 4-‏‏1‏-‏1 بررسی زمان آموزش در کیس‌های مختلف
      • 4-‏‏1‏-‏2 تحلیل نمودار MSE
      • 4-‏‏1‏-‏3 تحلیل نمودار MAE
      • 4-‏‏1‏-‏4 جدول دقت مدل در پیش‌بینی متریک‌های آماری
      • 4-‏‏1‏-‏5 تحلیل مقایسه‌ای نمودارهای MMSC و FID برای کیس‌های ۱، ۳ و4
    • 4‏-‏2 نتایج بدست آمده از روش Cycle-GAN
      • 4-‏‏2‏-‏1 Critics Loss
      • 4-‏‏2‏-‏2 FID Score (Damaged & Undamaged)
      • 4-‏‏2‏-‏3 زیان مولد
      • 4-‏‏2‏-‏4 معیار MMSC برای حالت سالم و آسیب‌دیده
      • 4-‏‏2‏-‏5 زمان اجرا
      • 4-‏‏2‏-‏6 خطا در اندازه‌گیری هر یک از متریک‌ها توسط سنسورها در هر کیس در روش Cycle-GAN
      • 4-‏‏2‏-‏7 تحلیل تغییرات فرکانسی بین کیس‌های مختلف
  • فصل 5 نتیجه‌گیری و پیشنهاد برای پژوهش‌های آینده
    • 5‏-‏1 نتیجه‌گیری
    • 5‏-‏2 پیشنهادات برای پژوهش‌های آینده
  • مراجع
  • پیوست
  • Abstract
...see more