Smart Crack Detection System Using Nanostructured Materials with Integrated Optimization Technology

Abstract

У роботі запропоновано автоматичний метод виявлення внутрішніх тріщин у бетоні за допомогою ультразвукових датчиків з використанням наноструктурованих матеріалів. Датчики можуть ідентифікувати тріщини в конструкціях, які не видно людському оку, надсилаючи SMS-повідомлення користувачу і визначаючи точне розташування тріщин за допомогою розроблених пристроїв GPS і GSM. Ультразвукові датчики можуть бути розміщені всередині бетонних кубів для виявлення внутрішніх тріщин. Авторами запропоновано використання для обробки даних адаптивного алгоритму оптимізації AKHOA, який був включений в нову стратегію, засновану на наноструктурах. Результати експериментів показують, що він перевершує сучасні альтернативи. Дана інтелектуальна система з нанотехнологіями є більш ефективною та може зменшити кількість нещасних випадків, які трапляються під час катастроф, шляхом поширення інформації через смартфон і звуків дзижчання.

Internal crack detection with ultra-sonic sensors in concrete has been suggested as a technique for automatically detecting these types of cracks. In this study, we presented a novel strategy for the design of an ultra-sonic sensor-based crack-detecting technique using nanostructured materials. These ultra-sonic sensors based on nanostructure materials can identify cracks in constructions that are not visible to the human eye, sending an SMS alarm to authorities and identifying the exact location of the cracks utilizing designed GPS and GSM devices. Ultra-sonic sensors can be placed at the interior of concrete cubes to detect interior cracks. We suggested an Adaptive Krill Herd Optimization Algorithm (AKHOA) is then used to process data. We included an optimization algorithm into our novel strategy based on nanostructures, and the results of the experiments reveal that it outperforms the state-of-the-art alternatives. It is clear that this smart system with nanotechnology is highly efficient and may reduce the number of accidents that occur during catastrophes by spreading information via smartphone and buzzing sounds.