A METHOD AND APPARATUS FOR IDENTIFYING STRUCTURAL DEFORMATION
A method and apparatus for identifying deformation of a structure (108). Training deformation data (142) is identified for each training case in a plurality of training cases (136). Training strain data (144) is identified for each training case in the plurality of training cases (136). The training...
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Format: | Patent |
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Zusammenfassung: | A method and apparatus for identifying deformation of a structure (108). Training deformation data (142) is identified for each training case in a plurality of training cases (136). Training strain data (144) is identified for each training case in the plurality of training cases (136). The training deformation data (142) and the training strain data (144) are configured for use by a heuristic model (104) to increase an accuracy of output data generated by the heuristic model (104). A group of parameters (121) for the heuristic model (104) is adjusted using the training deformation data (142) and the training strain data (144) for the each training case in the plurality of training cases (136) such that the heuristic model (104) is trained to generate estimated deformation data (124) for the structure (108) based on input strain data (126). The estimated deformation data (124) has a desired level of accuracy.
Une méthode et un appareil servent à identifier une déformation dune structure (108). Les données de déformation fictives (142) sont établies pour chaque cas fictif dune pluralité de cas fictifs (136). Les données de contrainte fictives (144) sont établies pour chaque cas fictif dune pluralité de cas fictifs (136). Les données de déformation fictives (142) et les données de contrainte fictives (144) sont configurées pour être utilisées par un modèle heuristique (104) en vue daugmenter une précision de données de sortie produites par le modèle heuristique (104). Un groupe de paramètres (121) du modèle heuristique (104) est ajusté au moyen des données de déformation fictives (142) et des données de contraintes fictives (144) pour chaque cas fictif de la pluralité des cas fictifs (136) de sorte que le modèle heuristique (104) est entraîné pour produire des données de déformation estimées (124) pour la structure (108) fondées sur les données de contrainte entrées (126). Les données de déformation estimées (124) ont un degré voulu de précision. |
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