Structural health monitoring
માળખાકીય આરોગ્ય દેખરેખ (એસ. એચ. એમ.) માં પુલો અને ઇમારતો જેવા ઇજનેરી માળખાઓના સામગ્રી અને ભૌમિતિક ગુણધર્મોમાં ફેરફારો પર દેખરેખ રાખવા માટે સમયાંતરે નમૂનારૂપ પ્રતિભાવ માપનો ઉપયોગ કરીને સમય જતાં પ્રણાલીનું નિરીક્ષણ અને વિશ્લેષણ સામેલ છે. કાર્યકારી વાતાવરણમાં, માળખાઓ ઉંમર અને ઉપયોગ સાથે ઘટતા જાય છે. લાંબા ગાળાના SHM આઉટપુટ સમયાંતરે માળખાની તેના ઇચ્છિત કાર્યને ચાલુ રાખવાની ક્ષમતા સંબંધિત અદ્યતન માહિતી આપે છે. ધરતીકંપ અથવા બ્લાસ્ટ લોડિંગ જેવી આત્યંતિક ઘટનાઓ પછી, એસએચએમનો ઉપયોગ ઝડપી સ્થિતિ તપાસ માટે થાય છે. એસએચએમનો હેતુ નજીકના વાસ્તવિક સમયમાં માળખાની અખંડિતતા સંબંધિત વિશ્વસનીય માહિતી પ્રદાન કરવાનો છે. એસએચએમ પ્રક્રિયામાં ઉત્તેજના પદ્ધતિઓ, સંવેદક પ્રકારો, સંખ્યા અને સ્થાનો અને ડેટા સંપાદન/સંગ્રહ/ટ્રાન્સમિટલ હાર્ડવેર કે જેને સામાન્ય રીતે આરોગ્ય અને વપરાશ દેખરેખ પ્રણાલીઓ કહેવામાં આવે છે તેની પસંદગીનો સમાવેશ થાય છે. સિસ્ટમમાં થઈ શકે તેવા કોઈપણ અધઃપતન અથવા નુકસાનને સીધી રીતે શોધવા માટે અથવા પરોક્ષ રીતે સિસ્ટમની સ્થિતિની આગાહી કરવાની મંજૂરી આપવા માટે અનુભવાયેલા ભારના કદ અને આવર્તનને માપવા માટે માપ લેવામાં આવી શકે છે. સિસ્ટમની સ્થિતિનું સીધું નિરીક્ષણ કરવા માટે હસ્તગત કરેલા ડેટામાં એવા લક્ષણોને ઓળખવા જરૂરી છે જે વ્યક્તિને ક્ષતિગ્રસ્ત અને ક્ષતિગ્રસ્ત માળખા વચ્ચે તફાવત કરવાની મંજૂરી આપે છે. સૌથી સામાન્ય લક્ષણ નિષ્કર્ષણ પદ્ધતિઓમાંની એક માપેલી પ્રણાલીના પ્રતિભાવ જથ્થા, જેમ કે કંપન કંપનવિસ્તાર અથવા આવર્તન, અધોગતિગ્રસ્ત પ્રણાલીના અવલોકનો સાથે સહસંબંધ પર આધારિત છે. નુકસાન સંચય પરીક્ષણ, જે દરમિયાન અભ્યાસ હેઠળની પ્રણાલીના નોંધપાત્ર માળખાકીય ઘટકોને વાસ્તવિક લોડિંગ પરિસ્થિતિઓને આધિન કરીને અધોગતિ પામે છે, તેનો ઉપયોગ યોગ્ય સુવિધાઓને ઓળખવા માટે પણ થઈ શકે છે. આ પ્રક્રિયામાં ચોક્કસ પ્રકારના નુકસાનને ઝડપી રીતે એકઠા કરવા માટે પ્રેરિત-નુકસાન પરીક્ષણ, થાક પરીક્ષણ, કાટ વૃદ્ધિ અથવા તાપમાન ચક્રનો સમાવેશ થઈ શકે છે. પરિચય ગુણાત્મક અને બિન-સતત પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ લાંબા સમયથી માળખાઓનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે તેમના ઇચ્છિત હેતુને પૂર્ણ કરવાની ક્ષમતા માટે કરવામાં આવે છે. 19મી સદીની શરૂઆતથી, રેલરોડ વ્હીલ-ટેપર્સે નુકસાન થયું છે કે કેમ તેનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે ટ્રેનના ચક્ર પર હથોડાના પ્રહારના અવાજનો ઉપયોગ કર્યો છે. ફરતી મશીનરીમાં, કંપન નિરીક્ષણનો ઉપયોગ કામગીરી મૂલ્યાંકન તકનીક તરીકે દાયકાઓથી કરવામાં આવે છે. એસએચએમના ક્ષેત્રમાં બે તકનીકો તરંગ પ્રસાર આધારિત તકનીકો અને કંપન આધારિત તકનીકો છે. મોટે ભાગે કંપન આધારિત SHM માટેના સાહિત્યને બે પાસાઓમાં વિભાજિત કરી શકાય છે, પ્રથમ જેમાં ગતિશીલ લાક્ષણિકતાઓ નક્કી કરવા માટે નુકસાન માટે નમૂનાઓ પ્રસ્તાવિત કરવામાં આવે છે, જેને સીધી સમસ્યા તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે, અને બીજું, જેમાં ગતિશીલ લાક્ષણિકતાઓનો ઉપયોગ નુકસાનની લાક્ષણિકતાઓ નક્કી કરવા માટે થાય છે, જેને વિપરીત સમસ્યા તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે. કેટલાક મૂળભૂત સ્વયંસિદ્ધ અથવા સામાન્ય સિદ્ધાંતો ઉભરી આવ્યા છેઃ સ્વયંસિદ્ધ I: તમામ સામગ્રીમાં અંતર્ગત ભૂલો અથવા ખામીઓ હોય છે; સ્વયંસિદ્ધ II: નુકસાનનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે બે પ્રણાલી સ્થિતિઓ વચ્ચે સરખામણીની જરૂર છે; સ્વયંસિદ્ધ III: નુકસાનના અસ્તિત્વ અને સ્થાનની ઓળખ બિન-દેખરેખ શિક્ષણ પદ્ધતિમાં કરી શકાય છે, પરંતુ હાજર નુકસાનના પ્રકાર અને નુકસાનની તીવ્રતાને ઓળખવી સામાન્ય રીતે માત્ર નિરીક્ષણ શિક્ષણ પદ્ધતિમાં જ કરી શકાય છે; સ્વયંસિદ્ધ IVa: સેન્સર નુકસાનને માપી શકતા નથી. સેન્સર ડેટાને નુકસાનની માહિતીમાં રૂપાંતરિત કરવા માટે સિગ્નલ પ્રોસેસિંગ અને આંકડાકીય વર્ગીકરણ દ્વારા લક્ષણ નિષ્કર્ષણ જરૂરી છે; સ્વયંસિદ્ધ IVb: બુદ્ધિશાળી લક્ષણ નિષ્કર્ષણ વિના, માપ નુકસાન માટે વધુ સંવેદનશીલ હોય છે, તે ઓપરેશનલ અને પર્યાવરણીય પરિસ્થિતિઓને બદલવા માટે વધુ સંવેદનશીલ હોય છે; સ્વયંસિદ્ધ V: નુકસાનની શરૂઆત અને ઉત્ક્રાંતિ સાથે સંકળાયેલા લંબાઈ-અને સમય-સ્કેલ SHM સેન્સિંગ સિસ્ટમના જરૂરી ગુણધર્મોને નિર્ધારિત કરે છે; સ્વયંસિદ્ધ VI: અલ્ગોરિધમની નુકસાનની સંવેદનશીલતા અને તેની ઘોંઘાટ અસ્વીકાર ક્ષમતા વચ્ચે ટ્રેડ-ઓફ છે; સ્વયંસિદ્ધ VII: સિસ્ટમ ગતિશીલતામાં ફેરફારોથી શોધી શકાય તેવા નુકસાનનું કદ ઉત્તેજનાની આવર્તન શ્રેણીના વ્યસ્ત પ્રમાણમાં છે. એસ. એચ. એમ. સિસ્ટમના ઘટકોમાં સામાન્ય રીતે નીચેનાનો સમાવેશ થાય છેઃ સ્ટ્રક્ચર સેન્સર્સ ડેટા એક્વિઝિશન સિસ્ટમ્સ ડેટા ટ્રાન્સફર અને સ્ટોરેજ મિકેનિઝમ ડેટા મેનેજમેન્ટ ડેટા અર્થઘટન અને નિદાનઃ સિસ્ટમ આઇડેન્ટિફિકેશન સ્ટ્રક્ચરલ મોડેલ અપડેટ સ્ટ્રક્ચરલ કન્ડિશન એસેસમેન્ટ બાકીની સેવા જીવનની આગાહી આ તકનીકનું ઉદાહરણ પુલ અને વિમાન જેવા માળખામાં સેન્સરને એમ્બેડ કરવાનું છે. આ સેન્સર તણાવ અને તાણ જેવા વિવિધ માળખાકીય ફેરફારોની વાસ્તવિક સમયની દેખરેખ પૂરી પાડે છે. સિવિલ એન્જિનિયરિંગ માળખાના કિસ્સામાં, સેન્સર દ્વારા પૂરા પાડવામાં આવેલ ડેટા સામાન્ય રીતે દૂરસ્થ ડેટા સંપાદન કેન્દ્રોમાં પ્રસારિત થાય છે. આધુનિક તકનીકીની મદદથી, સેન્સરની માહિતીના આધારે માળખાઓનું વાસ્તવિક સમયનું નિયંત્રણ (સક્રિય માળખાકીય નિયંત્રણ) શક્ય છે પુલો, ઇમારતો અને અન્ય સંબંધિત માળખાગત સુવિધાઓના ઇજનેરી માળખાઓનું આરોગ્ય મૂલ્યાંકન સામાન્ય રીતે માળખાકીય આરોગ્ય મૂલ્યાંકન (એસએચએ) અથવા એસએચએમ તરીકે ઓળખાય છે, આ ખ્યાલ માળખાગત સુવિધાઓના વિવિધ સ્વરૂપો પર વ્યાપકપણે લાગુ થાય છે, ખાસ કરીને જ્યારે વિશ્વભરના દેશો પુલોથી લઈને ગગનચુંબી ઇમારતો સુધીના વિવિધ માળખાગત સુવિધાઓના નિર્માણના વધુ મોટા સમયગાળામાં પ્રવેશ કરે છે. ખાસ કરીને જ્યારે માળખાઓને નુકસાનની વાત આવે છે, ત્યારે એ નોંધવું અગત્યનું છે કે મુશ્કેલીમાં વધારો થવાના તબક્કાઓ છે જેમાં અગાઉના તબક્કાઓનું જ્ઞાન જરૂરી છે, એટલે કેઃ માળખા પર નુકસાનનું અસ્તિત્વ શોધવું નુકસાનનું સ્થાન શોધવું નુકસાનના પ્રકારોને ઓળખવું નુકસાનની ગંભીરતાને માપવું મૂલ્યાંકન માટે માળખાકીય આરોગ્ય સ્થિતિ પર સેન્સર ડેટાને નુકસાનની માહિતીમાં રૂપાંતરિત કરવા માટે સિગ્નલ પ્રોસેસિંગ અને આંકડાકીય વર્ગીકરણનો ઉપયોગ કરવો જરૂરી છે. ઓપરેશનલ મૂલ્યાંકન નુકસાન ઓળખવાની ક્ષમતાના અમલીકરણ સંબંધિત ચાર પ્રશ્નોના જવાબ આપવા માટે ઓપરેશનલ મૂલ્યાંકનનો પ્રયાસ કરે છેઃ i) SHM કરવા માટે જીવન-સુરક્ષા અને/અથવા આર્થિક સમર્થન શું છે? (2) તપાસ કરવામાં આવી રહેલી સિસ્ટમ માટે નુકસાનને કેવી રીતે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે અને બહુવિધ નુકસાનની શક્યતાઓ માટે, કયા કિસ્સાઓ સૌથી વધુ ચિંતાનો વિષય છે? 3) કઈ પરિસ્થિતિઓ છે, ઓપરેશનલ અને પર્યાવરણીય બંને, જેના હેઠળ સિસ્ટમના કાર્યોનું નિરીક્ષણ કરવામાં આવે છે? 4) કામગીરીના વાતાવરણમાં માહિતી મેળવવાની મર્યાદાઓ શું છે? ઓપરેશનલ મૂલ્યાંકન શું નિરીક્ષણ કરવામાં આવશે અને દેખરેખ કેવી રીતે પૂર્ણ કરવામાં આવશે તેની મર્યાદાઓ નક્કી કરવાનું શરૂ કરે છે. આ મૂલ્યાંકન નુકસાન ઓળખવાની પ્રક્રિયાને એવી સુવિધાઓને અનુરૂપ બનાવવાનું શરૂ કરે છે જે દેખરેખ રાખવામાં આવતી સિસ્ટમ માટે અનન્ય છે અને શોધવાના નુકસાનની અનન્ય સુવિધાઓનો લાભ લેવાનો પ્રયાસ કરે છે. ડેટા સંપાદન, સામાન્યીકરણ અને સફાઇ SHM પ્રક્રિયાના ડેટા સંપાદન ભાગમાં ઉત્તેજના પદ્ધતિઓ, સેન્સર પ્રકારો, સંખ્યા અને સ્થાનો અને ડેટા સંપાદન/સંગ્રહ/ટ્રાન્સમિટલ હાર્ડવેરની પસંદગીનો સમાવેશ થાય છે. ફરીથી, આ પ્રક્રિયા એપ્લિકેશન વિશિષ્ટ હશે. આ નિર્ણયો લેવામાં આર્થિક વિચારણાઓ મુખ્ય ભૂમિકા ભજવશે. જે અંતરાલો પર માહિતી એકત્રિત કરવી જોઈએ તે અન્ય વિચારણા છે જેના પર ધ્યાન આપવું આવશ્યક છે. કારણ કે ડેટાને વિવિધ પરિસ્થિતિઓમાં માપી શકાય છે, ડેટાને સામાન્ય બનાવવાની ક્ષમતા નુકસાન ઓળખવાની પ્રક્રિયા માટે ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ બની જાય છે. જેમ તે એસ. એચ. એમ. ને લાગુ પડે છે તેમ, ડેટા નોર્મલાઇઝેશન એ વિવિધ ઓપરેશનલ અને પર્યાવરણીય પરિસ્થિતિઓને કારણે થતા નુકસાનથી સેન્સર વાંચનમાં થતા ફેરફારોને અલગ કરવાની પ્રક્રિયા છે. સૌથી સામાન્ય પ્રક્રિયાઓમાંની એક એ છે કે માપેલા ઇનપુટ્સ દ્વારા માપેલા પ્રતિસાદોને સામાન્ય બનાવવો. જ્યારે પર્યાવરણીય અથવા કાર્યકારી પરિવર્તનશીલતા એક મુદ્દો હોય છે, ત્યારે પર્યાવરણીય અથવા કાર્યકારી ચક્રના સમાન સમયે માપવામાં આવેલા ડેટાની સરખામણીને સરળ બનાવવા માટે અમુક અસ્થાયી ફેશનમાં ડેટાને સામાન્ય બનાવવાની જરૂરિયાત ઊભી થઈ શકે છે. ડેટા સંપાદન પ્રક્રિયામાં પરિવર્તનશીલતાના સ્ત્રોતો અને સિસ્ટમ પર દેખરેખ રાખવાની સાથે શક્ય તેટલી હદ સુધી ઓળખવાની અને ઘટાડવાની જરૂર છે. સામાન્ય રીતે, પરિવર્તનશીલતાના તમામ સ્રોતોને દૂર કરી શકાતા નથી. તેથી, યોગ્ય માપન કરવું જરૂરી છે જેથી આ સ્રોતોને આંકડાકીય રીતે પ્રમાણિત કરી શકાય. બદલાતી પર્યાવરણીય અને પરીક્ષણ પરિસ્થિતિઓ, માહિતી ઘટાડવાની પ્રક્રિયામાં ફેરફારો અને એકમ-થી-એકમ અસાતત્યતાથી પરિવર્તનશીલતા ઊભી થઈ શકે છે. ડેટા સફાઇ એ સુવિધા પસંદગી પ્રક્રિયામાંથી પસાર કરવા અથવા નકારી કાઢવા માટે પસંદગીયુક્ત રીતે ડેટા પસંદ કરવાની પ્રક્રિયા છે. ડેટા સફાઇ પ્રક્રિયા સામાન્ય રીતે ડેટા સંપાદન સાથે સીધા સંકળાયેલા વ્યક્તિઓ દ્વારા મેળવેલા જ્ઞાન પર આધારિત હોય છે. ઉદાહરણ તરીકે, પરીક્ષણ સુયોજનનું નિરીક્ષણ જાહેર કરી શકે છે કે સેન્સર ઢીલી રીતે માઉન્ટ થયેલું હતું અને તેથી, માપન કરતી વ્યક્તિઓના ચુકાદાના આધારે, ડેટાનો આ સમૂહ અથવા તે ચોક્કસ સેન્સરમાંથી ડેટાને પસંદગીયુક્ત રીતે કાઢી શકાય છે. સિગ્નલ પ્રોસેસિંગ તકનીકો જેમ કે ફિલ્ટરિંગ અને રી-સેમ્પલિંગને ડેટા સફાઇ પ્રક્રિયાઓ તરીકે પણ વિચારી શકાય છે. છેવટે, એસ. એચ. એમ. પ્રક્રિયાનો માહિતી સંપાદન, સામાન્યીકરણ અને સફાઇ ભાગ સ્થિર ન હોવો જોઈએ. સુવિધા પસંદગી પ્રક્રિયા અને આંકડાકીય મોડેલ વિકાસ પ્રક્રિયામાંથી પ્રાપ્ત આંતરદૃષ્ટિ એવા ફેરફારો સંબંધિત માહિતી પ્રદાન કરશે જે ડેટા સંપાદન પ્રક્રિયામાં સુધારો કરી શકે છે. લક્ષણ નિષ્કર્ષણ અને ડેટા સંકોચન SHM પ્રક્રિયાનો વિસ્તાર કે જે તકનીકી સાહિત્યમાં સૌથી વધુ ધ્યાન મેળવે છે તે ડેટા સુવિધાઓની ઓળખ છે જે વ્યક્તિને ક્ષતિગ્રસ્ત અને ક્ષતિગ્રસ્ત માળખા વચ્ચે તફાવત કરવાની મંજૂરી આપે છે. આ સુવિધા પસંદગી પ્રક્રિયામાં અંતર્ગત માહિતીનું ઘનીકરણ છે. નુકસાનની ઓળખ માટેની શ્રેષ્ઠ સુવિધાઓ, ફરીથી, એપ્લિકેશન વિશિષ્ટ છે. સૌથી સામાન્ય લક્ષણ નિષ્કર્ષણ પદ્ધતિઓમાંની એક માપન સિસ્ટમ પ્રતિસાદ જથ્થાને, જેમ કે કંપન કંપનવિસ્તાર અથવા આવર્તન, અધોગતિ સિસ્ટમના પ્રથમ હાથ અવલોકનો સાથે સહસંબંધ પર આધારિત છે. નુકસાનની ઓળખ માટે સુવિધાઓ વિકસાવવાની બીજી પદ્ધતિ એ છે કે વાસ્તવિક ઓપરેટિંગ પરિસ્થિતિઓમાં અપેક્ષિત એન્જિનિયર્ડ ભૂલોને સિસ્ટમો પર લાગુ કરવી અને અપેક્ષિત નુકસાન પ્રત્યે સંવેદનશીલ હોય તેવા પરિમાણોની પ્રારંભિક સમજણ વિકસાવવી. ખામીયુક્ત પ્રણાલીનો ઉપયોગ એ માન્ય કરવા માટે પણ થઈ શકે છે કે નિદાનાત્મક માપ બિન-ક્ષતિગ્રસ્ત અને ક્ષતિગ્રસ્ત પ્રણાલીથી ઓળખાયેલ લક્ષણો વચ્ચે તફાવત કરવા માટે પૂરતા સંવેદનશીલ છે. પ્રાયોગિક રીતે માન્ય મર્યાદિત તત્વ મોડેલો જેવા વિશ્લેષણાત્મક સાધનોનો ઉપયોગ આ પ્રક્રિયામાં એક મોટી સંપત્તિ બની શકે છે. ઘણા કિસ્સાઓમાં વિશ્લેષણાત્મક સાધનોનો ઉપયોગ આંકડાકીય પ્રયોગો કરવા માટે થાય છે જ્યાં કોમ્પ્યુટર સિમ્યુલેશન દ્વારા ભૂલો રજૂ કરવામાં આવે છે. નુકસાન સંચય પરીક્ષણ, જે દરમિયાન અભ્યાસ હેઠળની પ્રણાલીના નોંધપાત્ર માળખાકીય ઘટકોને વાસ્તવિક લોડિંગ પરિસ્થિતિઓને આધિન કરીને અધોગતિ પામે છે, તેનો ઉપયોગ યોગ્ય સુવિધાઓને ઓળખવા માટે પણ થઈ શકે છે. આ પ્રક્રિયામાં ચોક્કસ પ્રકારના નુકસાનને ઝડપી રીતે એકઠા કરવા માટે પ્રેરિત-નુકસાન પરીક્ષણ, થાક પરીક્ષણ, કાટ વૃદ્ધિ અથવા તાપમાન ચક્રનો સમાવેશ થઈ શકે છે. ઉપર વર્ણવ્યા મુજબ વિવિધ પ્રકારના વિશ્લેષણાત્મક અને પ્રાયોગિક અભ્યાસોમાંથી યોગ્ય લાક્ષણિકતાઓની આંતરદૃષ્ટિ મેળવી શકાય છે અને તે સામાન્ય રીતે આ અભ્યાસોના કેટલાક સંયોજનમાંથી મેળવેલી માહિતીનું પરિણામ છે. એસ. એચ. એમ. કરવા માટે જરૂરી ઓપરેશનલ અમલીકરણ અને નિદાન માપન તકનીકો માળખાકીય ગતિશીલતા માહિતીના પરંપરાગત ઉપયોગો કરતાં વધુ માહિતી ઉત્પન્ન કરે છે. જ્યારે માળખાના જીવનકાળ દરમિયાન મેળવેલા ઘણા લક્ષણ સમૂહોની સરખામણીની કલ્પના કરવામાં આવે ત્યારે માહિતીનું ઘનીકરણ ફાયદાકારક અને જરૂરી છે. ઉપરાંત, કારણ કે માહિતી માળખામાંથી વિસ્તૃત સમયગાળા દરમિયાન અને કાર્યકારી વાતાવરણમાં પ્રાપ્ત કરવામાં આવશે, પર્યાવરણીય અને કાર્યકારી પરિવર્તનશીલતાની હાજરીમાં રસના માળખાકીય ફેરફારો માટે સુવિધા સંવેદનશીલતા જાળવી રાખવા માટે મજબૂત માહિતી ઘટાડવાની તકનીકો વિકસાવવી આવશ્યક છે. એસએચએમ કરવા માટે જરૂરી ગુણવત્તાયુક્ત ડેટાના નિષ્કર્ષણ અને રેકોર્ડિંગમાં વધુ સહાય કરવા માટે, લક્ષણોના આંકડાકીય મહત્વને લાક્ષણિકતા આપવી જોઈએ અને ઘનીકરણ પ્રક્રિયામાં તેનો ઉપયોગ કરવો જોઈએ. આંકડાકીય નમૂના વિકાસ SHM પ્રક્રિયાનો જે ભાગ પર તકનીકી સાહિત્યમાં સૌથી ઓછું ધ્યાન આપવામાં આવ્યું છે તે છે બિન-ક્ષતિગ્રસ્ત અને ક્ષતિગ્રસ્ત માળખાઓની વિશેષતાઓ વચ્ચે ભેદભાવ માટે આંકડાકીય નમૂનાઓનો વિકાસ. આંકડાકીય મોડેલ વિકાસ એલ્ગોરિધમ્સના અમલીકરણ સાથે સંબંધિત છે જે માળખાની નુકસાનની સ્થિતિને માપવા માટે કાઢવામાં આવેલી સુવિધાઓ પર કામ કરે છે. આંકડાકીય નમૂના વિકાસમાં ઉપયોગમાં લેવાતા અલ્ગોરિધમ્સ સામાન્ય રીતે ત્રણ વર્ગોમાં આવે છે. જ્યારે ક્ષતિગ્રસ્ત અને ક્ષતિગ્રસ્ત બંધારણ બંનેમાંથી માહિતી ઉપલબ્ધ હોય છે, ત્યારે આંકડાકીય પેટર્ન ઓળખ અલ્ગોરિધમ્સ સામાન્ય વર્ગીકરણ શ્રેણીમાં આવે છે, જેને સામાન્ય રીતે નિરીક્ષણ શિક્ષણ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. જૂથ વર્ગીકરણ અને પ્રતિગમન વિશ્લેષણ એ નિરીક્ષણ કરેલ શિક્ષણ અલ્ગોરિધમ્સની શ્રેણીઓ છે. અનસુપરવાઇઝ્ડ લર્નિંગ એ એલ્ગોરિધમ્સનો સંદર્ભ આપે છે જે ક્ષતિગ્રસ્ત માળખાના ઉદાહરણો ન ધરાવતા ડેટા પર લાગુ થાય છે. બાહ્ય અથવા નવીનતા શોધ એ દેખરેખ વિનાના શિક્ષણ કાર્યક્રમોમાં લાગુ કરાયેલ અલ્ગોરિધમ્સનો પ્રાથમિક વર્ગ છે. તમામ અલ્ગોરિધમ્સ નુકસાન ઓળખવાની પ્રક્રિયાને વધારવા માટે માપેલા અથવા મેળવેલા લક્ષણોના આંકડાકીય વિતરણનું વિશ્લેષણ કરે છે. ચોક્કસ માળખાં પુલો મોટા પુલોનું આરોગ્ય નિરીક્ષણ પુલ પરના ભાર અને આ ભારની અસરોને એક સાથે માપવા દ્વારા કરી શકાય છે. તેમાં સામાન્ય રીતે નિરીક્ષણનો સમાવેશ થાય છેઃ પવન અને હવામાન ટ્રાફિક પ્રેસ્ટ્રેસિંગ અને સ્ટે કેબલ્સ ડેક પાયલોન્સ ગ્રાઉન્ડ આ જ્ઞાન સાથે પ્રદાન કરાયેલ, ઇજનેર કરી શકે છેઃ ભાર અને તેની અસરોનો અંદાજ લગાવી શકો છો થાકની સ્થિતિનો અંદાજ લગાવી શકો છો અથવા અન્ય મર્યાદા રાજ્ય પુલના સ્વાસ્થ્યની સંભવિત ઉત્ક્રાંતિની આગાહી કરી શકે છે યુનાઇટેડ સ્ટેટ્સમાં ઓરેગોન રાજ્ય, પરિવહન વિભાગ બ્રિજ ઇજનેરી વિભાગે વરિષ્ઠ ઇજનેર સ્ટીવન લવજોય દ્વારા આ તકનીકી પેપરમાં ઉલ્લેખિત માળખાકીય આરોગ્ય દેખરેખ (SHM) કાર્યક્રમ વિકસાવ્યો અને અમલમાં મૂક્યો છે. સંદર્ભો ઉપલબ્ધ છે જે પુલો પર માળખાકીય આરોગ્ય દેખરેખ માટે ફાઇબર ઓપ્ટિક સેન્સરના ઉપયોગનો પરિચય આપે છે. ઉદાહરણો નીચેની યોજનાઓ હાલમાં હોંગકોંગમાં ચાલી રહેલા કેટલાક સૌથી મોટા પુલ દેખરેખ પુલો તરીકે ઓળખાય છે. પવન અને માળખાકીય આરોગ્ય દેખરેખ પ્રણાલી એક અત્યાધુનિક પુલ દેખરેખ પ્રણાલી છે, જેનો ખર્ચ 13 લાખ અમેરિકી ડોલર છે, જેનો ઉપયોગ હોંગકોંગ ધોરીમાર્ગ વિભાગ દ્વારા માર્ગ વપરાશકર્તાઓને ત્સિંગ મા, ટિંગ કાઉ, કાપ શુઇ મુન અને સ્ટોનકટર્સ પુલોની આરામ અને સલામતી સુનિશ્ચિત કરવા માટે થાય છે. સંવેદનાત્મક પ્રણાલીમાં આશરે 900 સેન્સર અને તેમના સંબંધિત ઇન્ટરફેસિંગ એકમોનો સમાવેશ થાય છે. ત્સિંગ મા પુલ પર 350 થી વધુ સેન્સર, ટિંગ કાઉ પર 350 અને કાપ શુઇ મુન પર 200 સેન્સર સાથે, પુલોની માળખાકીય વર્તણૂક દિવસના 24 કલાક, અઠવાડિયાના સાત દિવસ માપવામાં આવે છે. સેન્સરમાં એક્સેલરોમીટર, સ્ટ્રેન ગેજ, ડિસ્પ્લેસમેન્ટ ટ્રાન્સડ્યુસર, લેવલ સેન્સિંગ સ્ટેશન, એનેમોમીટર, તાપમાન સેન્સર, ડાયનેમિક વેઇટ-ઇન-મોશન સેન્સર અને જીપીએસ રીસીવરનો સમાવેશ થાય છે. તેઓ ડામરનું તાપમાન અને માળખાકીય સભ્યોમાં તાણથી લઈને પવનની ગતિ અને કેબલના કિલોમીટરનું વિક્ષેપણ અને પરિભ્રમણ અને પુલના તૂતક અને ટાવરની કોઈપણ હિલચાલને માપે છે. રિયો-એન્ટિરિયો બ્રિજ, ગ્રીસઃ તેમાં 100 થી વધુ સેન્સર છે જે વાસ્તવિક સમયમાં માળખા અને ટ્રાફિકનું નિરીક્ષણ કરે છે. મિલાઉ વાયડુક, ફ્રાન્સઃ વિશ્વમાં ફાઇબર ઓપ્ટિક્સ સાથેની સૌથી મોટી પ્રણાલીઓમાંની એક છે જેને અત્યાધુનિક માનવામાં આવે છે. હ્યુઇ પી લોંગ બ્રિજ, યુએસએઃ અક્ષીય અને બેન્ડિંગ લોડ અસરોને માપવા માટે રચાયેલ 800 થી વધુ સ્થિર અને ગતિશીલ તાણ ગેજ ધરાવે છે. ફતેહ સુલતાન મેહમેટ બ્રિજ, તુર્કીઃ બીજા બોસ્ફોરસ બ્રિજ તરીકે પણ ઓળખાય છે. સામાન્ય ટ્રાફિકની સ્થિતિ સાથે નવીન વાયરલેસ સેન્સર નેટવર્કનો ઉપયોગ કરીને તેનું નિરીક્ષણ કરવામાં આવ્યું છે. મસ્જિદ અલ-Haram#Third સાઉદી વિસ્તરણ, મક્કા, સાઉદી અરેબિયાઃ 600 થી વધુ સેન્સર (કોંક્રિટ પ્રેશર સેલ, એમ્બેડમેન્ટ પ્રકારનો સ્ટ્રેન ગેજ, સિસ્ટર બાર સ્ટ્રેન ગેજ, વગેરે) ધરાવે છે. પાયો અને કોંક્રિટ સ્તંભો પર સ્થાપિત. આ પ્રોજેક્ટ નિર્માણાધીન છે. ઓસ્ટ્રેલિયામાં સિડની હાર્બર બ્રિજ હાલમાં 2,400થી વધુ સેન્સર ધરાવતી દેખરેખ પ્રણાલીનો અમલ કરી રહ્યો છે. એસેટ મેનેજર્સ અને બ્રિજ ઇન્સ્પેક્ટર પાસે સેન્સર ડેટાના વિશ્લેષણના આધારે મોબાઇલ અને વેબ બ્રાઉઝર નિર્ણય સહાયક સાધનો હોય છે. ક્વીન્સફેરી ક્રોસિંગ, જે હાલમાં ફર્થ ઓફ ફોર્થમાં નિર્માણાધીન છે, તેની પૂર્ણતા પર 2,000 થી વધુ સેન્સર સહિત મોનિટરિંગ સિસ્ટમ હશે. એસેટ મેનેજરો પાસે સ્વચાલિત ડેટા વિશ્લેષણ સહિત વેબ-આધારિત ડેટા મેનેજમેન્ટ ઇન્ટરફેસમાંથી તમામ સેન્સર માટેના ડેટાની ઍક્સેસ હશે. મલેશિયાના પેનાંગમાં પેનાંગ સેકન્ડ બ્રિજે અમલીકરણ પૂર્ણ કર્યું છે અને તે 3,000 સેન્સર સાથે પુલ તત્વનું નિરીક્ષણ કરી રહ્યું છે. પુલના વપરાશકર્તાઓની સલામતી માટે અને આવા રોકાણના રક્ષણ માટે, પુલ માટે જવાબદાર પેઢી માળખાકીય આરોગ્ય દેખરેખ પ્રણાલી ઇચ્છતી હતી. આ પ્રણાલીનો ઉપયોગ આપત્તિ નિયંત્રણ, માળખાકીય આરોગ્ય વ્યવસ્થાપન અને માહિતી વિશ્લેષણ માટે થાય છે. અમલીકરણ પહેલાં ઘણી વિચારણાઓ હતી જેમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છેઃ બળ (પવન, ભૂકંપ, તાપમાન, વાહનો); હવામાન (હવાનું તાપમાન, પવન, ભેજ અને વરસાદ); અને પ્રતિક્રિયા (તાણ, પ્રવેગક, કેબલ તણાવ, વિસ્થાપન અને ઝુકાવ). લખતા સેન્ટર, રશિયાઃ 3000 થી વધુ સેન્સર અને 8000 થી વધુ પરિમાણો ધરાવે છે જે વાસ્તવિક સમયમાં માળખાની દેખરેખ રાખે છે. આ પણ જુઓ ડિફૉર્મેશન મોનિટરિંગ સિવિઓનિક્સ સ્ટ્રક્ચરલ હેલ્થ મોનિટરિંગ, માળખાકીય આરોગ્ય માહિતીના મૂલ્ય વિષયને સમર્પિત પીઅર-રીવ્યૂ જર્નલ સંદર્ભો બાહ્ય લિંક્સ NDT.net ઓપન એક્સેસ ડેટાબેઝમાં EWSHM કાર્યવાહી અને વધુ SHM લેખો છે ઇન્ટરનેશનલ સોસાયટી ફોર સ્ટ્રક્ચરલ હેલ્થ મોનિટરિંગ ઓફ ઇન્ટેલિજન્ટ ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર (ISHMII) SHM ભૂકંપ ઝોન માટે ઓછા ખર્ચે જર્નલ્સ SHM પ્રોસિડિંગ્સ (NDT.net) જર્નલ ઓફ સ્ટ્રક્ચરલ હેલ્થ મોનિટરિંગ (sagepub) જર્નલ ઓફ ઇન્ટેલિજન્ટ મટિરિયલ સિસ્ટમ્સ એન્ડ સ્ટ્રક્ચર્સ (sagepub) સ્ટ્રક્ચરલ ડ્યુરેબિલિટી એન્ડ હેલ્થ મોનિટરિંગ (ટેકસાયન્સ) સ્ટ્રક્ચરલ કંટ્રોલ એન્ડ હેલ્થ મોનિટરિંગ (જ્હોન વિલી એન્ડ સન્સ)