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Area Ingegneria
Integrare l'elaborazione e la gestione dei big data, in particolare sulla base di pratiche di monitoraggio a lungo termine
Tesi all'estero
Riferimenti GIAN PAOLO CIMELLARO
Descrizione A causa della notevole complessità e variabilità dei dati di monitoraggio della salute strutturale, la tecnologia attuale può valutare ragionevolmente solo quantità limitate di informazioni. Tuttavia, poiché il monitoraggio della salute strutturale si espande a problemi più complessi e i suoi dati includono centinaia di terabyte di dati strutturali nel corso di diversi decenni, le strategie dei big data diventano essenziali.
Questa ricerca integrerà le strategie statistiche e dei big data con i sistemi di monitoraggio della salute strutturale. Il nuovo quadro integrato consentirà il monitoraggio e la previsione dei danni strutturali in ambienti difficili e altamente variabili nel corso di molti anni di monitoraggio. Il framework di monitoraggio della salute strutturale dei big data si basa sulla distorsione temporale dinamica, sulla scomposizione del valore singolare, sull'analisi fattoriale e sulle statistiche di massima verosimiglianza. Il quadro di monitoraggio della salute strutturale dei big data è testato attraverso diverse campagne di monitoraggio della salute strutturale a breve termine (da ore a giorni) ea lungo termine (pluriennale) di infrastrutture soggette a diversi danni e condizioni ambientali.
Scadenza validita proposta 17/11/2023
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