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A machine learning‑based data fusion approach for improved corrosion testing

  • This work presents machine learning-inspired data fusion approaches to improve the non-destructive testing of reinforced concrete. The principal effects that are used for data fusion are shown theoretically. Their effectiveness is tested in case studies carried out on largescale concrete specimens with built-in chloride-induced rebar corrosion. The dataset consists of half-cell potential mapping, Wenner resistivity, microwave moisture and ground penetrating radar measurements. Data fusion is based on the logistic Regression algorithm. It learns an optimal linear decision boundary from multivariate labeled training data, to separate intact and defect areas. The training data are generated in an experiment that simulates the entire life cycle of chloride-exposed concrete building parts. The unique possibility to monitor the deterioration, and targeted corrosion initiation, allows data labeling. The results exhibit an improved sensitivity of the data fusion with logistic regressionThis work presents machine learning-inspired data fusion approaches to improve the non-destructive testing of reinforced concrete. The principal effects that are used for data fusion are shown theoretically. Their effectiveness is tested in case studies carried out on largescale concrete specimens with built-in chloride-induced rebar corrosion. The dataset consists of half-cell potential mapping, Wenner resistivity, microwave moisture and ground penetrating radar measurements. Data fusion is based on the logistic Regression algorithm. It learns an optimal linear decision boundary from multivariate labeled training data, to separate intact and defect areas. The training data are generated in an experiment that simulates the entire life cycle of chloride-exposed concrete building parts. The unique possibility to monitor the deterioration, and targeted corrosion initiation, allows data labeling. The results exhibit an improved sensitivity of the data fusion with logistic regression compared to the best individual method half-cell potential.zeige mehrzeige weniger

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  • Voelker_et_al-2019-Surveys_in_Geophysics 1.pdf
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Metadaten
Autor*innen:Christoph VölkerORCiD, Sabine KruschwitzORCiD, Gino EbellORCiD
Dokumenttyp:Zeitschriftenartikel
Veröffentlichungsform:Verlagsliteratur
Sprache:Englisch
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):Surveys in Geophysics
Jahr der Erstveröffentlichung:2019
Organisationseinheit der BAM:7 Bauwerkssicherheit
7 Bauwerkssicherheit / 7.6 Korrosion und Korrosionsschutz
8 Zerstörungsfreie Prüfung
8 Zerstörungsfreie Prüfung / 8.0 Abteilungsleitung und andere
Verlag:Springer Nature
Jahrgang/Band:41
Ausgabe/Heft:3
Erste Seite:531
Letzte Seite:548
DDC-Klassifikation:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Ingenieurbau
Freie Schlagwörter:Corrosion; Machine learning; Potential mapping
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Infrastruktur
DOI:10.1007/s10712-019-09558-4
ISSN:1573-0956
ISSN:0169-3298
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access")
Datum der Freischaltung:02.09.2019
Referierte Publikation:Ja
Datum der Eintragung als referierte Publikation:20.04.2020
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