کاربرد هوش مصنوعی در پیش بینی ترک ها و آسیب های سازه ای

در سال های اخیر پیشرفت های چشمگیر در زمینه هوش مصنوعی (AI) انقلابی در حوزه های مختلف از جمله مهندسی عمران و پایش سلامت سازه (SHM) ایجاد کرده است سازه ها به دلیل عوامل مختلفی نظیر فرسودگی، مصالح، حوادث طبیعی مانند زلزله و بادهای شدید، و خطاهای طراحی یا اجرایی مستعد ترک ها و آسیب ها هستند. این آسیب ها می توانند به تدریج گسترش یافته و در نهایت منجر به تخریب سازه و خسارات مالی و جانی قابل توجهی شوند. بنابراین شناسایی زودهنگام و دقیق این ترک ها و آسیب ها، برای حفظ ایمنی و پایداری سازه ها از اهمیت حیاتی برخوردار است. روش های سنتی بازرسی سازه ها اغلب زمان بر، پرهزینه و تا حد زیادی وابسته به قضاوت انسانی هستند که می تواند منجر به خطاهای احتمالی شود. هوش مصنوعی با توانایی خود در تحلیل حجم عظیمی از داده ها، شناسایی الگوهای پیچیده و پیش بینی روندهای آتی، راهکارهای نوآورانه ای را برای غلبه بر این چالش ها ارائه می دهد. این مقاله مروری جامع بر کاربردهای هوش مصنوعی به ویژه یادگیری ماشین (ML) و شبکه های عصبی مصنوعی (ANN)، در تشخیص، ارزیابی و پیش بینی ترک ها و آسیب های سازه ای ارائه می دهد. تمرکز اصلی بر روی چگونگی بهبود دقت و کارایی فرآیندهای پایش سلامت سازه با استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی است. از جمله کاربردهای مورد بررسی می توان به تشخیص ترک در روسازی جاده ها، برآورد طول ترک های خستگی با استفاده از انتشار امواج صوتی، شناسایی و مکانیابی آسیب در سازه ها با روش های هیبریدی، ارزیابی سریع آسیب های لرزه ای و تشخیص آسیب در تیغه های توربین بادی اشاره کرد، همچنین این مقاله به بررسی چالش ها و چشم اندازهای آتی در این زمینه می پردازد و راهکارهایی برای توسعه بیشتر این فناوری ها ارائه می دهد.

Keywords:

هوش مصنوعی , پایش سلامت سازه , ترک سازهای , آسیب سازه ای , یادگیری ماشین