Project

Schade-identificatie in composietmaterialen met behulp van Machine Learning-technieken voor structurele gezondheidsmonitoring

Code
01CD8022
Looptijd
01-03-2023 → 29-02-2024
Financiering
Gewestelijke en gemeenschapsmiddelen: Bijzonder Onderzoeksfonds
Onderzoeksdisciplines
  • Engineering and technology
    • Other mechanical and manufacturing engineering not elsewhere classified
Trefwoorden
Structurele gezondheidsmonitoring schadedetectie optimalisatiealgoritmen composieten YUKI-algoritme machine learning
 
Projectomschrijving
Structurele gezondheidsmonitoring (SHM) is een sleutelbegrip in de duurzaamheid van grootschalige en kleinschalige constructies voor schadedetectie en -identificatie. Composieten zijn een belangrijke klasse van materialen die voor veel van deze structuren worden gebruikt. In dit opzicht heeft machine learning (ML) recentelijk aan belang gewonnen in de SHM-methodologie. Dit project heeft tot doel verdere toepassingen van ML voor SHM te onderzoeken.