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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Huile Li (Southeast University) Tianyu Wang (Shanghai Institute of Technology) Huan Yan (Southeast University)
저널정보
국제구조공학회 Smart Structures and Systems, An International Journal Smart Structures and Systems, An International Journal Vol.31 No.5
발행연도
2023.5
수록면
501 - 516 (16page)

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Dynamic irregularity and acceleration of bridges subjected to high-speed trains provide crucial information for comprehensive evaluation of the health state of under-track structures. This paper proposes a novel approach for real-time estimation of vertical track dynamic irregularity and bridge acceleration using deep generative adversarial network (GAN) and vibration data from in-service train. The vehicle-body and bogie acceleration responses are correlated with the two target variables by modeling train-bridge interaction (TBI) through least squares generative adversarial network (LSGAN). To realize supervised learning required in the present task, the conventional LSGAN is modified by implementing new loss function and linear activation function. The proposed approach can offer pointwise and accurate estimates of track dynamic irregularity and bridge acceleration, allowing frequent inspection of high-speed railway (HSR) bridges in an economical way. Thanks to its applicability in scenarios of high noise level and critical resonance condition, the proposed approach has a promising prospect in engineering applications.

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