CAREER: Cooperative Human-Computer Model Updating Cognitive Systems (MUCogS)
职业:协作人机模型更新认知系统(MUCogS)
基本信息
- 批准号:0846258
- 负责人:
- 金额:$ 43万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2009
- 资助国家:美国
- 起止时间:2009-08-15 至 2014-07-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
This award is funded under the American recovery and Reinvestment Act of 2009 (Public Law 111-5)The research objective of this early career development (CAREER) project is to develop a framework for cooperative human-computer Model Updating Cognitive systems (MUCogS). Commonly used numerical modeling techniques, such as finite or boundary elements, provide accurate representations of simple structures, but until data and additional observations are incorporated into these models they often fail to represent the physical parameters of complex existing structures with desirable levels of accuracy. Model updating techniques are used to enhance these numerical models based on experimental data. Current model updating techniques obtain one model that best matches the existing structure by minimizing the error between experimental measurements and data produced by the numerical model. The analyst is limited to the selection of an initial model, adjusting few algorithm parameters or ?knobs? and has little control on the process performed by the algorithm itself. This research changes this paradigm by designing advances algorithms to detect several plausible solutions to the model updating problem. A trained engineer can use his/her engineering judgment to select one or several appropriated models for subsequent analysis. Through this framework MUCogS formally include the analyst on the model updating technique creating a cooperative human-computer system.This research has direct application in any field of structural engineering that incorporates numerical modeling of existing structures (e.g., earthquake engineering, wind engineering and structural health monitoring). The successful completion of this research will significantly enhance an engineer?s ability to validate innovative designs, evaluate the performance and detect damage of existing structures. This advancement directly impacts state, federal and private budgets dedicated to infrastructure maintenance and replacement. The educational component of this research includes the development of engineering judgment among undergraduate students by nurturing critical thinking through the implementation of inquiry-based teaching in structural engineering classes. The outreach activities focus on exposing urban schools, with a significant population of minority students, to structural engineering. In addition, undergraduate research assistants are included on the research activities during the duration of the project.
该奖项是根据 2009 年美国复苏和再投资法案(公法 111-5)资助的。这个早期职业发展(CAREER)项目的研究目标是开发一个合作性人机模型更新认知系统(MUCogS)的框架。 常用的数值建模技术(例如有限元或边界元)可以提供简单结构的准确表示,但在将数据和附加观察结果纳入这些模型之前,它们通常无法以理想的精度表示复杂现有结构的物理参数。 模型更新技术用于基于实验数据增强这些数值模型。 当前的模型更新技术通过最小化实验测量与数值模型产生的数据之间的误差来获得与现有结构最匹配的模型。 分析师仅限于选择初始模型、调整少量算法参数或“旋钮”。并且对算法本身执行的过程几乎没有控制。 这项研究通过设计先进的算法来检测模型更新问题的几种合理的解决方案,从而改变了这种范式。 训练有素的工程师可以利用他/她的工程判断来选择一个或多个合适的模型进行后续分析。 通过这个框架,MUCogs 正式纳入了模型更新技术的分析人员,创建了一个协作的人机系统。这项研究可直接应用于任何结构工程领域,包括现有结构的数值建模(例如地震工程、风工程和结构健康)监控)。 这项研究的成功完成将显着提高工程师验证创新设计、评估性能和检测现有结构损坏的能力。 这一进步直接影响州、联邦和私人用于基础设施维护和更换的预算。 这项研究的教育部分包括通过在结构工程课程中实施探究式教学来培养批判性思维,从而发展本科生的工程判断力。 外展活动的重点是让拥有大量少数民族学生的城市学校了解结构工程。此外,本科生研究助理也参与项目期间的研究活动。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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