结构健康监测(SHM)是指损伤识别的过程。它使我们观察到的变化结构响应的土木工程结构使用的感官系统。传感技术的最新进展和机器学习开辟了一个新的模式与成本效益单孔位微吹气扰动和实时操作。收集大量的结构信息可以有效地从复杂的真实世界的结构通过一个智能传感器网络。

然而,它需要先进的智能数据分析工具来提取有用信息的评估结构条件和结构损伤的诊断。SHM使用传统的基于物理的方法显示了现实的应用程序由于更少的实用性现场结构的复杂性,环境变化,操作条件,结构损伤的存在。基于机器学习的数据驱动的方法帮助我们创建方法,可以更准确地预测结构损伤在一个高水平的不确定性。

这个特殊问题的目的是将原始研究和评论文章讨论智能单孔位微吹气扰动技术创新的结合机器学习策略对提高智能传感器单孔位微吹气扰动的性能和实现目标。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 结构健康监测(SHM)和损伤识别
• 大数据为单孔位微吹气扰动和智能监控技术
• 智能传感器和传感技术创新
• 传感器和传感器网络为单孔位微吹气扰动
• 视觉传感器SHM
• 压电传感器SHM
• 先进的数据处理技术对单孔位微吹气扰动
• 在单孔位微吹气扰动和损伤评估的不确定性和错误
• 聪明的单孔位微吹气扰动的结构和材料
• 局部和全局单孔位微吹气扰动方法
• 真实的SHM应用程序