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자료유형
학술저널
저자정보
Haque, Mohammad E. (Department of Electrical, Electronics and System Engineering, Universiti Kebangsaan Malaysia [UKM]) Zain, Mohammad F.M. (Faculty of Engineering and Built Environment, Universiti Kebangsaan Malaysia [UKM]) Hannan, Mohammad A. (Faculty of Engineering and Built Environment, Universiti Kebangsaan Malaysia [UKM]) Rahman, Mohammad H. (School of Engineering and Information Technology, UNSW at the Australian Defense Force Academy)
저널정보
테크노프레스 Smart structures and systems Smart structures and systems 제16권 제4호
발행연도
2015.1
수록면
607 - 621 (15page)

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Wireless sensor technology has been opened up numerous opportunities to advanced health and maintenance monitoring of civil infrastructure. Compare to the traditional tactics, it offers a better way of providing relevant information regarding the condition of building structure health at a lower price. Numerous domestic buildings, especially longer-span buildings have a low frequency response and challenging to measure using deployed numbers of sensors. The way the sensor nodes are connected plays an important role in providing the signals with required strengths. Out of many topologies, the dense and sparse topologies wireless sensor network were extensively used in sensor network applications for collecting health information. However, it is still unclear which topology is better for obtaining health information in terms of greatest components, node's size and degree. Theoretical and computational issues arising in the selection of the optimum topology sensor network for estimating coverage area with sensor placement in building structural monitoring are addressed. This work is an attempt to fill this gap in high-rise building structural health monitoring application. The result shows that, the sparse topology sensor network provides better performance compared with the dense topology network and would be a good choice for monitoring high-rise building structural health damage.
#wireless sensor network #building structural health monitoring #dense network #sparse network #Optimum topology sensor network

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