Între 3 și 6 martie, Eptisa va avea onoarea de a-l primi pe Dr. Zhen Sun la sediul său. Vom avea plăcerea de a ne bucura de mai multe prezentări legate de utilizarea tehnologiei AI în testarea podurilor, precum și pe piața de inspecție și monitorizare din Portugalia.
Despre raportor
Zhen Sun este cercetător postdoctoral în cadrul Departamentului de Inginerie Civilă al Universității din Porto (Portugalia). A obținut titlul de doctor la Universitatea Națională din Yokohama (Japonia). Principalele sale interese de cercetare includ analiza interacțiunii vehicul-pod, evaluarea stării structurale pe bază de învățare automată, monitorizarea structurală și procesarea semnalelor, precum și detectarea daunelor/evaluarea capacității de încărcare a podurilor. A publicat mai mult de 40 de lucrări academice cu peste 400 de citări. De asemenea, deține șase brevete de invenție înregistrate și a fost implicat în trei standarde/coduri legate de evaluarea stării podurilor. A contribuit la evaluarea stării și a capacității de încărcare a podurilor în mai multe țări, inclusiv China, Japonia și Portugalia.
Este conducătorul unui doctorand și co-supervizorul a trei masteranzi. A fost membru al comitetului tehnic al ICSBOC (International Cable Supported Bridge Operators’ Conference) 2022 în Kobe, Japonia. Este, de asemenea, editor invitat al unei ediții speciale „Mecanismul de defectare și prevenirea infrastructurii civile în condiții operaționale și extreme” în Engineering Failure Analysis (Elsevier, factor de impact: 3,634) și revizor al mai mult de 10 reviste internaționale.
Rezumat
Podurile joacă un rol esențial în rețeaua de infrastructură de transport, iar siguranța lor asigură funcționarea traficului și dezvoltarea economică. Prăbușirea podului Morandi din Genova, Italia, în august 2018, a stârnit mari îngrijorări în rândul agențiilor de gestionare a podurilor de autostradă și de cale ferată. Este imperativ să menținem podurile sigure și fiabile pentru societatea noastră.
În prezent, inspecția vizuală și monitorizarea stării de sănătate structurală au furnizat un volum mare de date privind îmbătrânirea podurilor, iar acest volum mare de date a reprezentat o provocare pentru abordările tradiționale de analiză structurală. Datorită progreselor înregistrate în tehnologia inteligenței artificiale, au fost dezvoltate metode sofisticate de învățare automată și de învățare profundă, care sunt aplicate din ce în ce mai mult în gestionarea activelor podurilor.
Această prezentare va prezenta cercetări privind evaluarea stării podurilor cu ajutorul metodelor de învățare automată bazate pe fizică. În primul rând, este prezentată o metodă de clasificare a stării podurilor de autostradă bazată pe procesarea limbajului natural și pe învățarea automată și verificată cu rapoarte de inspecție a 263 de poduri. În al doilea rând, sunt dezvoltate abordări bazate pe învățarea automată pentru a clasifica încărcăturile trenurilor și pentru a estima daunele cauzate de oboseală la grinzile unui pod suspendat din Portugalia. În al treilea rând, limita de greutate a camioanelor pe poduri este determinată cu ajutorul unei metode bazate pe fiabilitate care ia în considerare influența fluxului de trafic stocastic. În cele din urmă, discuția va descrie tendințele viitoare în gestionarea inteligentă a infrastructurii.
