Látástechnikai park. Néha csökken a látás - Mi a rejtett kancsalság?


Látástechnikai orvosok

Akadémiai konferenciák és tudományos folyóiratok ez idő alatt hozták létre, amelyek kifejezetten az SHM-re összpontosítanak. Statisztikai mintafelismerés Az SHM problémát egy statisztikai mintafelismerési paradigma összefüggésében lehet kezelni.

Amikor megpróbálja ezt a paradigmát alkalmazni a valós struktúrák adataira, gyorsan nyilvánvalóvá válik, hogy az adatok tisztításának, tömörítésének, normalizálásának és összeolvasztásának képessége a működési és környezeti változékonyság figyelembevétele érdekében kulcsfontosságú megvalósítási kérdés, amikor ennek a 2—4.

Ezek a folyamatok hardveren vagy szoftveren keresztül valósíthatók meg, és általában a két megközelítés valamilyen kombinációját alkalmazzák.

Dunántúli Napló, 1984. júlis (41. évfolyam, 179-209. szám)

A hidak, épületek és egyéb kapcsolódó infrastruktúrák tervezett szerkezeteinek állapotfelmérése Ezt a fogalmat közismert nevén Strukturális Egészségügyi Értékelés SHA vagy SHM, széles körben alkalmazzák az infrastruktúrák különféle formáira, különösen azért, mert a világ minden országában a hidaktól a felhőkarcolókig terjedő különféle infrastruktúrák még hosszabb időszakra építenek.

Különösen a szerkezetek károsodásával kapcsolatban fontos megjegyezni, hogy vannak egyre nehezebb szakaszok, amelyek megkövetelik az előző szakaszok ismeretét, nevezetesen: A szerkezet károsodásának észlelése A károk típusainak meghatározása A kár súlyosságának számszerűsítése Szükséges a jelfeldolgozás és a statisztikai osztályozás alkalmazása annak érdekében, látásvesztési folyamat az infrastrukturális egészségi állapotra vonatkozó érzékelők adatait kárinformációkká alakítsák az értékeléshez.

Az operatív értékelés elkezdi meghatározni a korlátozásokat arra nézve, hogy mit fognak ellenőrizni és hogyan fogják végrehajtani. Ez az értékelés elkezdi a károk azonosításának folyamatát látástechnikai park figyelt rendszer egyedi jellemzőihez igazítani, és megpróbálja kihasználni a feltárandó kár egyedi jellemzőit. Ez a folyamat ismét alkalmazásfüggő lesz.

látástechnikai park

A gazdasági megfontolások fontos szerepet játszanak e döntések meghozatalában. Az adatok összegyűjtésének intervallumai egy másik szempont, amellyel foglalkozni kell. Mivel az adatok különböző körülmények között mérhetők, az adatok normalizálásának képessége nagyon látástechnikai park válik a károk azonosítási folyamata szempontjából.

Kundalini a látásra

Mivel az SHM-re vonatkozik, az adatok normalizálása az a folyamat, amely elválasztja a szenzorolvasás károsodás által okozott változásait a változó üzemi és környezeti körülmények okoztaaktól. Az egyik leggyakoribb eljárás a mért válaszok normalizálása a mért bemenetek alapján. Amikor a környezeti vagy működési változékonyság kérdés, felmerülhet az adatok valamilyen időbeli normalizálása, hogy megkönnyítsék a környezeti vagy működési ciklus hasonló időpontjaiban mért adatok összehasonlítását.

Az adatgyűjtési folyamatban és a rendszer figyelemmel kísérésekor a változékonyság forrásait meg látástechnikai park határozni és a lehető legkisebbre kell csökkenteni.

5 thoughts on “Nem hagyományos látástechnika”

Általánosságban elmondható, hogy nem minden variabilitási forrás szüntethető meg. Ezért szükséges elvégezni a megfelelő méréseket, hogy ezeket a forrásokat statisztikailag számszerűsíteni lehessen.

A változékonyság a változó környezeti és vizsgálati körülményekből, az adatok csökkentésének folyamatában bekövetkező változásokból és az egységek közötti következetlenségekből adódhat. Az adattisztítás az a folyamat, amelynek során szelektíven választják ki az adatokat, amelyeket továbbítanak vagy elutasítanak a szolgáltatás kiválasztásának folyamatából.

Az adattisztítási folyamat általában azon adatokon alapul, amelyeket az egyén közvetlenül az adatgyűjtésben vesz részt. Például a tesztbeállítás látástechnikai park során kiderülhet, hogy egy érzékelő lazán van felszerelve, és ezért a mérést végző személyek megítélése alapján ezt az adatsort vagy az adott érzékelőből származó adatokat szelektíven törölni lehet a a funkciók kiválasztásának folyamata.

látástechnikai park

A jelfeldolgozási technikák, mint például a szűrés és az új mintavétel, szintén adattisztító eljárásoknak tekinthetők. Végül az SHM folyamat adatgyűjtésének, normalizálásának és tisztításának nem szabad statikusnak lennie. A jellemzők kiválasztásának folyamatából és a statisztikai modell fejlesztési folyamatából nyert betekintés információt nyújt azokról a változásokról, amelyek javíthatják az adatgyűjtési folyamatot.

Навигация по записям

Funkciókivonás és adattömörítés Az SHM folyamat azon területe, amelyre a szakirodalomban a legnagyobb figyelmet fordítják, az adatjellemzők azonosítása, amely lehetővé teszi a sértetlen és a sérült szerkezet megkülönböztetését.

A jellemzők kiválasztásának folyamatában benne rejlik az adatok sűrítése. A károk azonosításának legjobb tulajdonságai ismét alkalmazásspecifikusak. Az egyik leggyakoribb jellemzőkivonási módszer a rendszer mért válaszmennyiségeinek, például egy rezgésamplitúdónak vagy frekvenciának a korrelálásán alapul látástechnikai park lebontó látástechnikai park első kézből történő megfigyelésével.

A károk azonosításának jellemzőinek fejlesztésének másik módszere az, hogy a tényleges működési körülmények között várható hibákhoz hasonlóan tervezett hibákat alkalmazzanak a rendszereken, és kezdetben megismerjék azokat a paramétereket, amelyek érzékenyek a várható károkra. A hibás rendszert fel lehet használni annak igazolására is, hogy a diagnosztikai mérések elég érzékenyek ahhoz, hogy megkülönböztessék a sértetlen és a sérült rendszertől.

látástechnikai park

Az elemzési eszközök, például a kísérletileg validált végeselemes modellek használata nagy előny lehet ebben a folyamatban. Sok esetben az analitikai eszközöket numerikus kísérletek elvégzésére használják, ahol a hibákat számítógépes szimulációval vezetik be. A megfelelő jellemzők azonosítására látásélesség mínusz 9 felhasználható látástechnikai park károsodás-felhalmozási teszt, amelynek során a vizsgált rendszer jelentős szerkezeti elemei lebomlanak reális terhelési körülményeknek kitéve.

Ez a folyamat magában foglalhatja az indukált károsodás tesztelését, a fáradtság tesztelését, a korrózió növekedését vagy a hőmérséklet-ciklust, hogy bizonyos típusú károkat gyorsított módon felhalmozzon.

látástechnikai park

A megfelelő jellemzőkbe betekintést nyerhetünk a fentiekben leírt többféle analitikai és kísérleti vizsgálatból, és általában e vizsgálatok valamilyen kombinációjából nyert információk eredménye. Az SHM végrehajtásához szükséges operatív megvalósítási és diagnosztikai mérési technológiák több adatot hoznak létre, mint a strukturális dinamikai információk hagyományos felhasználása.

Az adatok sűrítése előnyös és szükséges, ha elképzelhető a szerkezet élettartama alatt elért sok jellemzőkészlet összehasonlítása.

Aero Talkshow: Pilótanők (Ep. 167)

Továbbá, mivel az adatokat egy struktúrából hosszabb ideig és működési környezetben fogják megszerezni, robusztus adatcsökkentési technikákat kell kidolgozni annak érdekében, hogy a környezeti látástechnikai park működési változékonyság jelenléte esetén is megőrizzék a jellemző érzékenységet az érdeklődésre számot tartó strukturális változásokkal szemben.

Az SHM elvégzéséhez szükséges minőségi adatok kinyerésének és rögzítésének további elősegítése érdekében a jellemzők statisztikai szignifikanciáját le kell jellemezni és fel kell használni a kondenzációs folyamatban. Statisztikai modell kidolgozása Az SHM folyamatnak a szakirodalomban a legkevesebb figyelmet kapott része statisztikai modellek kidolgozása a sértetlen és sérült struktúrák jellemzőinek megkülönböztetésére. A statisztikai modell fejlesztése azon algoritmusok megvalósításával foglalkozik, amelyek a kivont jellemzők alapján működnek a szerkezet károsodásának számszerűsítésére.

Látástechnikai orvosok

A statisztikai modell kidolgozásában használt algoritmusok általában három kategóriába sorolhatók. Amikor a sértetlen és a sérült struktúráról is rendelkezésre állnak adatok, a statisztikai öv látás helyreállítása algoritmusok a felügyelt tanulásnak nevezett általános osztályozásba tartoznak.

A csoportos osztályozás és a regresszióanalízis a felügyelt tanulási algoritmusok kategóriái. A felügyelet nélküli tanulás olyan algoritmusokra utal, amelyeket olyan adatokra alkalmaznak, amelyek nem tartalmaznak példákat a sérült struktúrából. A kiugró vagy újdonság-észlelés a felügyelet nélküli tanulási alkalmazásokban alkalmazott algoritmusok elsődleges osztálya.

Az algoritmusok mindegyike a mért vagy levezetett jellemzők statisztikai eloszlását elemzi a károk azonosítási folyamatának fokozása érdekében.

Nem hagyományos látástechnika

Alapvető axiómák Látástechnikai park SHM-ről az elmúlt 20 évben kidolgozott kiterjedt irodalom alapján azt állíthatjuk, hogy ez a terület addig érett, hogy több alapvető axióma, vagy általános elv is megjelent. Axióma: A károk felmérése két rendszerállapot összehasonlítását igényli; III. Axióma: A károsodás fennállásának és helyének azonosítása felügyelet nélküli tanulási módban történhet, de a jelenlévő károsodás típusának és a kár súlyosságának megállapítása általában csak felügyelt tanulási módban történhet; IVa axióma: Az érzékelők nem mérhetik a sérüléseket.

Jellemzők kivonása jelfeldolgozással és statisztikai osztályozással szükséges az érzékelő adatok kárinformációkká történő átalakításához; IVb axióma: Intelligens funkciók kibontása nélkül, annál érzékenyebb a mérés a károsodásra, annál érzékenyebb a változó üzemi és környezeti feltételekre; V. Axióma: Kompromisszum van látástechnikai park algoritmus látástechnikai park iránti érzékenysége és zajelutasító képessége között; VII. Axióma: A rendszerdinamika változásaiból kimutatható károsodás nagysága fordítottan arányos a gerjesztés frekvenciatartományával.

látástechnikai park