MindSpaces:Art-driven Adaptive Outdoors and Indoors Design

MindSpaces provides solutions for creating functionally and emotionally appealing architectural designs in urban spaces. Social media services, physiological sensing devices and video cameras provide data from sensing environments. State-of-the-Art technology including VR, 3D design tools, emotion extraction, visual behaviour analysis, and textual analysis will be incorporated in MindSpaces platform for analysing data and adapting the design of spaces.</p

Intelligent accelerogram processing techniques for structural damage classification

Recently, the field of earthquake engineering has increased the interest of more scientists. Modern structures are based on new earthquake-resistant building codes where more design criteria are taken into account. In addition, the demand for the assessment of seismic vulnerability of existing buildings is arisen in order to minimize or avoid the effects. Although safety against collapse remains the main goal of design, the performance of constructions has a significant role, taking into account functional and economical measures. To date, a major effort for the improvement of earthquake - resistant design has taken place, not only to avoid collapse, but also to reduce the damages after the manifestation of moderate earthquakes. For the implementation of the above ideas is required to define damage measures. The major problem in the creation of earthquake-resistant building codes is the creditable estimation of ground motion's damage potential. If the valuated intensity of designed earthquake ground motion is over-estimated, then the cost of new buildings' construction and existing buildings' reinforcement is increased. In reverse, if the valuated intensity is under-estimated, then massive disasters and human lives loss may occur. To avoid this prospect, a secure definition of the seismic intensity should be linked to the buildings' caused damages. Besides, the estimation of seismic intensity with the use of seismic parameters may contribute to the creation of warning systems in order to avoid the secondary consequences of earthquake, e.g. shut off gas line, activation of security systems in nuclear plant. Until nowadays a great number of seismic parameters have been proposed for the estimation of seismic hazard and the classification of seismic signals. The existing seismic parameters are not sufficient for the description and evaluation of damage potential of a seismic excitation, since earthquake is a complex phenomenon during its manifestation and its consequences. Furthermore, a great deal of research, which has been made for the seismic intensity's correlation to the damages in buildings, has revealed the inability for the description of damage potential with the existing parameters. The present PhD thesis is an effort for the extraction of seismic parameters, which can be considered as quantitative measures of seismic excitations' damage potential. The seismic parameters are the main tool for the characteristics' description of strong earthquakes in a compact and representative form. In a signal's characteristics we distinguish amplitude, frequency content and duration. For the extraction of new ground motion parameters, the earthquake analysis was performed using an innovating transform (Hilbert-Huang). As the supremacy of the new transform in comparison with well-known signal processing methods (Fourier analysis, wavelet) is noted, the search of characteristics derived from the time frequency-energy representation of the signal (Hilbert spectrum). The novelty of the present research is the extraction of seismic parameters with the use of Hilbert-Huang transform and the definition of those signal components, which have a direct impact on the damages of the constructions under study. The advantage of the above method is that it doesn't require an a priori assumption for the basis functions. In reverse, the signal components extract from the characteristics of the signal itself. This is important, since this way signal with physical meaningful are extracted. The choice of the components, which are responsible for the caused damages, was based on the building's eigenfrequency. The new seismic parameters are extracted from the components with frequency content close to the building's eigenfrequency. In contrast to common seismic parameters, which are defined in the field of time and express amplitude or energy, such as PGA, PGV, lA, RMSa, CAV, lFVF, DPAS, P090/ Einp, the new parameters distinguish, because their energy is related to frequency content. They present a great correlation to damage indicators PARK/ANG and MISDR. The Spearman's correlation coefficients for the new parameters are in the range of 0.854-0.901. Moreover, they present greater correlation toward some classic parameters, such as PGA, iA, P090, CAV, RMS, DPAS, EPAMAX, SMDTB and CP. By knowing the signal, which is responsible for the earthquake damages, the research advanced the improvement of certain widespread seismic parameters. The results were quite encouraging. Significant parameters, which were defined in the field of time and not related with frequencies such as PGA, lA, P090, CAV, and RMS, presented noticeable improvement, up to 31% in the case of PGA. In reverse, some parameters, such as SMD and CP, which in general show small correlation to damages, with their connection to the parameters under study showed even smaller correlation. These results lead to the conclusion that with the use of signals close to the building's eigenfrequency a better polarization between parameters with small and high correlation takes place. Besides the extraction of seismic parameters, the present research included also the design and implementation of a system for earthquake damage estimation on reinforced concrete buildings. For automatic assessment of structural, architectural, mechanical and contents damages three different classification systems were used. Firstly, an artificial neural network was examined. Since the artificial neural networks try to map inputs to outputs, in the above system a set of seismic parameters was utilized as an input vector, and the induced damage (damage category) as an output. Secondly, a Neuro-Fuzzy classification system was tested and its fuzzy rules were defined by a set of training accelerograms. The results' comparison was fulfilled with the implementation of a system based on Support Vector Machines. Firstly, the representation of seismic accelerograms in the proposed systems has been made with the use of 20 seismic parameters. Then a Genetic algorithm was used for the reduction of the seismic parameters' number, with main goal the performance improvement of the proposed classification systems. High percentages of correct classification were observed. In the case of structural damages {MISDR) were up to 90%. In structural damages based on damage indicator PARK/ANG, significant improvement was achieved with the percentage of correct classification rising up to 85%. To establish the reliability of the above method, the proposed systems were tested in tow other structures. Furthermore, the classification system based on SVMs was able, also, to classify the seismic events in two main categories with a classification rate up to 100%. In contrast to the existing researches, the proposed systems show the same stability, since their performance does not depend on the structure under study, while in unknown earthquakes they provide better results.Τα τελευταία χρόνια το πεδίο της αντισεισμικής μηχανικής έχει προκαλέσει το ενδιαφέρον αρκετών επιστημόνων. Για τη δημιουργία των νέων αντισεισμικών κανονισμών για τις νέες κατασκευές λαμβάνονται υπόψη ολοένα και περισσότερα κριτήρια σχεδιασμού, ενώ παράλληλα επανέρχεται στο προσκήνιο η σημασία της εκτίμησης της σεισμικής τρωτότητας των υφιστάμενων κτιρίων. Αν και η ασφάλεια έναντι της κατάρρευσης παραμένει ο πρώτος στόχος κατά το σχεδιασμό, κεντρικό ρόλο παίζει και η απόδοση των κατασκευών λαμβάνοντας υπόψη λειτουργικά και οικονομικά κριτήρια. Μέχρι σήμερα έχει γίνει σημαντική προσπάθεια για τη βελτίωση των μεθόδων αντισεισμικού σχεδιασμού όχι μόνο για την αποφυγή της κατάρρευσης, αλλά και για τον περιορισμό των βλαβών κατά την εμφάνιση μέτριων σεισμικών διεγέρσεων. Για την υλοποίηση όλων των παραπάνω σκέψεων είναι απαραίτητος ο καθορισμός ποσοτήτων μέτρησης της βλάβης. Μείζον πρόβλημα στη δημιουργία των αντισεισμικών κανονισμών αποτελεί η αξιόπιστη εκτίμηση του δυναμικού καταστροφής των σεισμών. Αν η εκτιμούμενη ένταση μιας σεισμικής δράσης σχεδιασμού είναι αρκετά υπερεκτιμημένη, τότε το κόστος ανοικοδόμησης των νέων κατασκευών και ενίσχυσης των υφιστάμενων μεγαλώνει. Αντίθετα, αν η εκτιμούμενη ένταση είναι υποτιμημένη, τότε μπορεί να προκύψουν μεγάλες καταστροφές και απώλειες ζωών. Για την αποφυγή των παραπάνω περιπτώσεων ένας αξιόπιστος καθορισμός της σεισμικής έντασης θα πρέπει να συνδέεται με τις προκαλούμενες βλάβες στα κτίρια. Εξάλλου, η εκτίμηση της σεισμικής έντασης με τη χρήση των σεισμικών παραμέτρων μπορεί να συντελέσει στη δημιουργία συστημάτων προειδοποίησης για την αποφυγή των δευτερογενών συνεπειών του σεισμού, π.χ. διακοπή παροχής φυσικού αερίου, ενεργοποίηση συστημάτων ασφαλείας σε εργοστάσιο πυρηνικής ενέργειας. Μέχρι σήμερα ένας μεγάλος αριθμός σεισμικών παραμέτρων έχουν προταθεί για την εκτίμηση του σεισμικού κινδύνου και την ταξινόμηση των σεισμικών σημάτων. Οι υπάρχουσες σεισμικές παράμετροι δεν επαρκούν για την περιγραφή και την εκτίμηση του καταστροφικού δυναμικού των σεισμικών διεγέρσεων, καθώς ο σεισμός είναι ένα πολύπλοκο φαινόμενο τόσο κατά την εκδήλωση του όσο και ως προς τις συνέπειες του. Επιπλέον, οι προσπάθειες που έχουν γίνει για τη συσχέτιση της έντασης των σεισμικών διεγέρσεων με τις βλάβες στα κτίρια έχουν φανερώσει την αδυναμία περιγραφής του καταστρεπτικού δυναμικού των σεισμικών διεγέρσεων με τις υφιστάμενες παραμέτρους. Η παρούσα διδακτορική διατριβή αποτελεί μία προσπάθεια εξαγωγής σεισμικών παραμέτρων που μπορεί να θεωρηθούν μετρικές του υπολογισμού του καταστρεπτικού δυναμικού των σεισμικών σημάτων. Οι σεισμικές παράμετροι αποτελούν το κύριο εργαλείο για την περιγραφή των χαρακτηριστικών των ισχυρών σεισμών σε συμπαγή και ποσοτική μορφή. Στα χαρακτηριστικά ενός σήματος διακρίνουμε το πλάτος, το περιεχόμενο συχνοτήτων και τη διάρκεια του. Για την εξαγωγή των νέων σεισμικών παραμέτρων η ανάλυση των σεισμικών σημάτων πραγματοποιήθηκε με τη χρήση ενός καινοτόμου μετασχηματισμού (Hilbert-Huang). Γνωρίζοντας την υπεροχή του νέου μετασχηματισμού σε σχέση με τις γνωστές μεθόδους επεξεργασίας των σημάτων (ανάλυση Fourier, wavelet) η αναζήτηση των χαρακτηριστικών προήλθε από την αναπαράσταση του σήματος στο πεδίο του χρόνου-συχνότητας-πλάτους (διακριτό φάσμα Hilbert). Η καινοτομία της παρούσας έρευνας έγκειται στην εξαγωγή σεισμικών παραμέτρων με τη χρήση του μετασχηματισμού Hilbert-Huang και στον καθορισμό εκείνων των συνιστωσών του σήματος που έχουν άμεση επίδραση στις βλάβες των υπό εξέταση κατασκευών. Το πλεονέκτημα της παραπάνω μεθοδολογίας είναι το ότι δεν προϋποθέτει μία a priori υπόθεση για τις συναρτήσεις βάσης. Αντίθετα, οι συνιστώσες εξάγονται από τα χαρακτηριστικά του ίδιου του σήματος. Το γεγονός αυτό είναι αρκετά σημαντικό, καθώς με αυτό τον τρόπο εξάγονται σήματα που έχουν φυσική σημασία. Η επιλογή των συνιστωσών, που είναι υπεύθυνες για τις προκαλούμενες βλάβες, βασίστηκε στην ιδιοσυχνότητα της κατασκευής. Οι νέες σεισμικές παράμετροι εξάγονται από τα υποσήματα που εμφανίζουν συχνότητες που είναι κοντά στην ιδιοσυχνότητα της κατασκευής. Σε αντίθεση με τις διαδεδομένες σεισμικές παραμέτρους που προσδιορίζονται στο πεδίο του χρόνου και εκφράζουν είτε πλάτη είτε ενέργεια, όπως είναι η PGA, PGV, ΙΑ , RMSa , CAV, l FVF , DPAS, Ρ090, Einp, οι νέες παράμετροι ξεχωρίζουν στο ότι το ενεργειακό τους περιεχόμενο συνδέεται σε μια περιοχή συχνοτήτων. Παρουσιάζουν μεγάλη συσχέτιση με τους δείκτες βλάβης PARK/ANG και MISDR. Οι Σ.Σ. κατά Spearman για τις νέες παραμέτρους κυμαίνονται στο διάστημα 0.854-0.901. Ακόμη, αξίζει να σημειωθεί ότι εμφανίζουν μεγαλύτερη συσχέτιση έναντι ορισμένων κλασσικών παραμέτρων, όπως είναι η PGA, ΙΑ , Ρ090, CAV, RMS, DPAS, EPAMAX,SMDTB και η CP. Γνωρίζοντας το σήμα που είναι υπεύθυνο για τις σεισμικές βλάβες, η ερευνητική προσπάθεια προχώρησε ένα βήμα πιο πέρα επιχειρώντας τη βελτίωση και ορισμένων ευρέως διαδεδομένων σεισμικών παραμέτρων. Τα αποτελέσματα που προέκυψαν ήταν αρκετά ενθαρρυντικά. Σημαντικές παράμετροι που ορίζονταν στο πεδίο του χρόνου και που δεν συνδέονταν με συχνότητες όπως η PGA, ΙΑ , Ρ090/ CAV, και η RMS, παρουσίασαν αισθητή βελτίωση, που έφτασε έως και το 31% στην περίπτωση της PGA. Αντίθετα, ορισμένες παράμετροι όπως η SMD και η CP, που γενικότερα εμφανίζουν μικρή συσχέτιση με τις βλάβες, με τη σύνδεση τους με τις εξεταζόμενες συχνότητες παρουσίασαν ακόμη μικρότερη συσχέτιση. Τα παραπάνω αποτελέσματα οδηγούν στο συμπέρασμα ότι με τη χρήση των σημάτων κοντά στην ιδιοσυχνότητα της κατασκευής πραγματοποιείται μια καλύτερη πόλωση μεταξύ των παραμέτρων που έχουν μικρή και μεγάλη συσχέτιση. Πλην την εξαγωγή των νέων σεισμικών παραμέτρων, η παρούσα έρευνα περιλαμβάνει το σχεδιασμό και υλοποίηση ενός συστήματος εκτίμησης των σεισμικών βλαβών στις κατασκευές από οπλισμένο σκυρόδεμα. Για την αυτοματοποίηση της διαδικασίας εκτίμησης των δομικών, αρχιτεκτονικών, ηλεκτρομηχανολογικών και βλαβών λόγω ανατροπής των αντικειμένων χρησιμοποιήθηκαν τρία διαφορετικά συστήματα. Στο πρώτο στάδιο μελετήθηκε ένα τεχνητό νευρωνικό δίκτυο. Γνωρίζοντας ότι τα νευρωνικά δίκτυα προσπαθούν να βρουν μια σχέση μεταξύ εισόδων και εξόδων, ως είσοδος στο παραπάνω σύστημα χρησιμοποιήθηκε ένα σετ σεισμικών παραμέτρων και ως έξοδος η προκαλούμενη κατηγορία βλάβης. Στη συνέχεια της έρευνας, εξετάσθηκε η συμπεριφορά ενός Νευρο-Ασαφούς ταξινομητή, όπου οι κανόνες συστήματος καθορίστηκαν από το σετ των σεισμογραφημάτων εκπαίδευσης. Η σύγκριση των αποτελεσμάτων ολοκληρώθηκε με την υλοποίηση ενός συστήματος βασισμένου στις Μηχανές Διανυσμάτων Υποστήριξης. Αρχικά, στα προτεινόμενα συστήματα η περιγραφή των σεισμικών διεγέρσεων έγινε με τη χρήση 20 σεισμικών παραμέτρων. Στη συνέχεια της έρευνας χρησιμοποιήθηκε ένας Γενετικός αλγόριθμος για τη μείωση του αριθμού των σεισμικών παραμέτρων με κύριο σκοπό τη βελτίωση της απόδοσης των τριών ταξινομητών. Η προσπάθεια αυτή απέδωσε και παρατηρήθηκαν υψηλά ποσοστά σωστής ταξινόμησης. Πιο συγκεκριμένα, στην περίπτωση των δομικών βλαβών [MISDR) έφτασαν μέχρι το 90%. Στις δομικές βλάβες, με βάση το δείκτη βλάβης PARK/ANG, επιτεύχθηκε σημαντική βελτίωση με το ποσοστό σωστής ταξινόμησης να φτάνει μέχρι το 85% σε σχέση με το 70% που παρουσίαζαν τα συστήματα με τις 20 σεισμικές παραμέτρους. Προκειμένου να διαπιστωθεί η αξιοπιστία της παραπάνω μεθοδολογίας, τα τρία συστήματα ταξινόμησης εξετάσθηκαν και σε άλλες δύο κατασκευές. Τα αποτελέσματα της παραπάνω δοκιμής έδειξαν πως ανεξαρτήτως της επιλεγόμενης κατασκευής τα τρία συστήματα ταξινόμησης, αφού πρώτα εκπαιδευτούν, μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την εκτίμηση των σεισμικών βλαβών παρέχοντας υψηλά ποσοστά σωστής ταξινόμησης. Το προτεινόμενο σύστημα των SVMs παρουσιάζει μία επιπλέον δυνατότητα, καθώς είναι σε θέση να ταξινομήσει τα σεισμογραφήματα στις δυο κύριες κατηγορίες παρουσιάζοντας 100% ποσοστό ταξινόμησης. Σε αντίθεση με τις υπάρχουσες μελέτες, τα προτεινόμενα συστήματα εμφανίζουν την ίδια σταθερότητα, καθώς η απόδοση τους δεν εξαρτάται από το ποια κατασκευή εξετάζεται, ενώ παράλληλα σε άγνωστους για αυτούς σεισμούς έχουν καλύτερα αποτελέσματα

Content Based Image Retrieval and Its Application to Product Recognition

Part 1: Image Processing and AnalysisInternational audienceProduct Recognition is a challenging problem in many practical applications. This paper presents a new approach for product recognition. By utilizing a set of crawlers our task is to extract informative content from web pages and automatically recognize products found on web pages. A set of images is extracted from each web page and then a new “content-based” image retrieval technique is performed to rank the images from our product catalog. The proposed content-based image retrieval technique utilizes the Empirical Mode Decomposition and processes the first extracted component of the source image. This component maintains the highest local spatial variations of the source image. An adaptive local-threshold technique is applied for the extraction of edges. A quantized and normalized histogram is created for the representation of images. Simulation results reveal that the proposed method is a promising tool for the challenge task of product recognition

Solar radiation prediction model based on empirical mode decomposition

Summarization: Solar radiation prediction model based on empirical mode decompositionPresented on

Solar radiation time-series prediction based on empirical mode decomposition and artificial neural networks

Summarization: This paper presents a new model for daily solar radiation prediction. In order to capture the hidden knowledge of existing data, a time-frequency analysis on past measurements of the solar energy density is carried out. The Hilbert-Huang transform (HHT) is employed for the representation of the daily solar irradiance time series. A set of physical measurements and simulated signals are selected for the time series analysis. The empirical mode decomposition is applied and the adaptive basis of each raw signal is extracted. The decomposed narrow-band amplitude and frequency modulated signals are modelled by using dynamic artificial neural networks (ANNs). Nonlinear autoregressive networks are trained with the average daily solar irradiance as exogenous (independent) input. The instantaneous value of solar radiation density is estimated based on previous values of the time series and previous values of the independent input. The results are promising and they reveal that the proposed system can be incorporated in intelligent systems for better load management in photovoltaic systems.Presented on