Structural health monitoring
ಸೇತುವೆಗಳು ಮತ್ತು ಕಟ್ಟಡಗಳಂತಹ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ರಚನೆಗಳ ವಸ್ತು ಮತ್ತು ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ನಿಯತಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಮಾದರಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮಾಪನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ರಚನಾತ್ಮಕ ಆರೋಗ್ಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ (ಎಸ್. ಎಚ್. ಎಂ) ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ, ರಚನೆಗಳು ವಯಸ್ಸು ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಕುಸಿಯುತ್ತವೆ. ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಎಸ್ಎಚ್ಎಂ ತನ್ನ ಉದ್ದೇಶಿತ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುವ ರಚನೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ನಿಯತಕಾಲಿಕವಾಗಿ ನವೀಕರಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಭೂಕಂಪಗಳು ಅಥವಾ ಬ್ಲಾಸ್ಟ್ ಲೋಡಿಂಗ್ನಂತಹ ತೀವ್ರವಾದ ಘಟನೆಗಳ ನಂತರ, ಎಸ್. ಎಚ್. ಎಂ. ಅನ್ನು ತ್ವರಿತ ಸ್ಥಿತಿಯ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎಸ್. ಎಚ್. ಎಂ. ರಚನೆಯ ಸಮಗ್ರತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಒದಗಿಸುವ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಎಸ್ಎಚ್ಎಂ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಪ್ರಚೋದನೆಯ ವಿಧಾನಗಳು, ಸಂವೇದಕ ಪ್ರಕಾರಗಳು, ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ದತ್ತಾಂಶ ಸ್ವಾಧೀನ/ಸಂಗ್ರಹಣೆ/ರವಾನೆ ಯಂತ್ರಾಂಶವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಸಂಭವಿಸಬಹುದಾದ ಯಾವುದೇ ಅವನತಿ ಅಥವಾ ಹಾನಿಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಅಳತೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಅಥವಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡಲು ಅನುಭವಿಸಿದ ಲೋಡ್ಗಳ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಆವರ್ತನವನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಮೂಲಕ ಪರೋಕ್ಷವಾಗಿ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು, ಹಾನಿಗೊಳಗಾಗದ ಮತ್ತು ಹಾನಿಗೊಳಗಾಗದ ರಚನೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ. ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಹೊರತೆಗೆಯುವ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾದ ಅಳತೆ ಮಾಡಿದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಪ್ರಮಾಣಗಳು, ಅಂತಹ ಕಂಪನ ವೈಶಾಲ್ಯ ಅಥವಾ ಆವರ್ತನ, ಅವನತಿ ಹೊಂದಿದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಅವಲೋಕನಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಹಾನಿ ಶೇಖರಣೆ ಪರೀಕ್ಷೆ, ಈ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿರುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಗಮನಾರ್ಹ ರಚನಾತ್ಮಕ ಘಟಕಗಳನ್ನು ವಾಸ್ತವಿಕ ಲೋಡಿಂಗ್ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ ಒಳಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅವನತಿಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಸೂಕ್ತವಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಪ್ರಚೋದಿತ-ಹಾನಿ ಪರೀಕ್ಷೆ, ಆಯಾಸ ಪರೀಕ್ಷೆ, ತುಕ್ಕು ಬೆಳವಣಿಗೆ ಅಥವಾ ವೇಗವರ್ಧಿತ ಶೈಲಿಯಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ರೀತಿಯ ಹಾನಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ತಾಪಮಾನ ಸೈಕ್ಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ತಮ್ಮ ಉದ್ದೇಶಿತ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಗುಣಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ನಿರಂತರವಲ್ಲದ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಹಳ ಹಿಂದಿನಿಂದಲೂ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. 19ನೇ ಶತಮಾನದ ಆರಂಭದಿಂದಲೂ, ರೈಲ್ರೋಡ್ ವೀಲ್-ಟ್ಯಾಪ್ಪರ್ಗಳು ರೈಲಿನ ಚಕ್ರಕ್ಕೆ ಹೊಡೆಯುವ ಸುತ್ತಿಗೆಯ ಶಬ್ದವನ್ನು ಹಾನಿ ಇದೆಯೇ ಎಂದು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಬಳಸಿದ್ದಾರೆ. ತಿರುಗುವ ಯಂತ್ರೋಪಕರಣಗಳಲ್ಲಿ, ಕಂಪನ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ತಂತ್ರವಾಗಿ ದಶಕಗಳಿಂದ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಎಸ್. ಎಚ್. ಎಂ. ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಎರಡು ತಂತ್ರಗಳೆಂದರೆ ತರಂಗ ಪ್ರಸರಣ ಆಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಪನ ಆಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳು. ಕಂಪನ ಆಧಾರಿತ ಎಸ್. ಎಚ್. ಎಂ. ನ ಸಾಹಿತ್ಯವನ್ನು ಸ್ಥೂಲವಾಗಿ ಎರಡು ಅಂಶಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು, ಮೊದಲನೆಯದು ಡೈನಾಮಿಕ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಹಾನಿಗಾಗಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದನ್ನು ಡೈರೆಕ್ಟ್ ಪ್ರಾಬ್ಲೆಮ್ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎರಡನೆಯದು ಡೈನಾಮಿಕ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹಾನಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಇನ್ವರ್ಸ್ ಪ್ರಾಬ್ಲೆಮ್ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹಲವಾರು ಮೂಲಭೂತ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳು ಅಥವಾ ಸಾಮಾನ್ಯ ತತ್ವಗಳು ಹೊರಹೊಮ್ಮಿವೆಃ ಸೂತ್ರ I: ಎಲ್ಲಾ ವಸ್ತುಗಳು ಅಂತರ್ಗತ ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ದೋಷಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ; ಸೂತ್ರ II: ಹಾನಿಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕೆ ಎರಡು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸ್ಥಿತಿಗಳ ನಡುವೆ ಹೋಲಿಕೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ; ಸೂತ್ರ III: ಹಾನಿಯ ಅಸ್ತಿತ್ವ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಮಾಡಬಹುದು, ಆದರೆ ಹಾನಿಯ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಹಾನಿಯ ತೀವ್ರತೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಮಾಡಬಹುದು; ಸೂತ್ರ IVa: ಸಂವೇದಕಗಳು ಹಾನಿಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಸಂವೇದಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಹಾನಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವರ್ಗೀಕರಣದ ಮೂಲಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ; ಆಕ್ಸಿಯಮ್ IVb: ಬುದ್ಧಿವಂತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಇಲ್ಲದೆ, ಹಾನಿಯ ಮಾಪನವು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ; ಆಕ್ಸಿಯಮ್ V: ಹಾನಿಯ ಪ್ರಾರಂಭ ಮತ್ತು ವಿಕಾಸಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಉದ್ದ ಮತ್ತು ಸಮಯದ ಅಳತೆಗಳು ಎಸ್. ಎಚ್. ಎಂ ಸಂವೇದನೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಅಗತ್ಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಿಸುತ್ತವೆ; ಆಕ್ಸಿಯಮ್ VI: ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಹಾನಿಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಶಬ್ದ ನಿರಾಕರಣೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ನಡುವೆ ವಿನಿಮಯವಿದೆ; ಆಕ್ಸಿಯಮ್ VII: ಸಿಸ್ಟಮ್ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಂದ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದಾದ ಹಾನಿಯ ಗಾತ್ರವು ಪ್ರಚೋದನೆಯ ಆವರ್ತನ ವ್ಯಾಪ್ತಿಗೆ ವಿಲೋಮ ಅನುಪಾತದಲ್ಲಿರುತ್ತದೆ. ಎಸ್. ಎಚ್. ಎಂ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಅಂಶಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆಃ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ ಸಂವೇದಕಗಳು ದತ್ತಾಂಶ ಸ್ವಾಧೀನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ದತ್ತಾಂಶ ವರ್ಗಾವಣೆ ಮತ್ತು ಶೇಖರಣಾ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನ ದತ್ತಾಂಶ ನಿರ್ವಹಣೆ ದತ್ತಾಂಶ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯಃ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಷನ್ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರಲ್ ಮಾಡೆಲ್ ಅಪ್ಡೇಟ್ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರಲ್ ಸ್ಥಿತಿಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಉಳಿದ ಸೇವಾ ಜೀವಿತಾವಧಿಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ಸೇತುವೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಮಾನಗಳಂತಹ ರಚನೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಂವೇದಕಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವುದು. ಈ ಸಂವೇದಕಗಳು ಒತ್ತಡ ಮತ್ತು ಒತ್ತಡದಂತಹ ವಿವಿಧ ರಚನಾತ್ಮಕ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ನೈಜ ಸಮಯದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಸಿವಿಲ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ರಚನೆಗಳ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ, ಸಂವೇದಕಗಳು ಒದಗಿಸುವ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದೂರದ ದತ್ತಾಂಶ ಸ್ವಾಧೀನ ಕೇಂದ್ರಗಳಿಗೆ ರವಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆಧುನಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಸಹಾಯದಿಂದ, ಸಂವೇದಕಗಳ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ರಚನೆಗಳ ನೈಜ ಸಮಯದ ನಿಯಂತ್ರಣ (ಸಕ್ರಿಯ ರಚನಾತ್ಮಕ ನಿಯಂತ್ರಣ) ಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ ಸೇತುವೆಗಳು, ಕಟ್ಟಡಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಸಂಬಂಧಿತ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಗಳ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ರಚನೆಗಳ ಆರೋಗ್ಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ರಚನಾತ್ಮಕ ಆರೋಗ್ಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ (ಎಸ್ಎಚ್ಎ) ಅಥವಾ ಎಸ್ಎಚ್ಎಂ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಗಳಿಗೆ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತದ ದೇಶಗಳು ಸೇತುವೆಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಗಗನಚುಂಬಿ ಕಟ್ಟಡಗಳವರೆಗಿನ ವಿವಿಧ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಗಳ ನಿರ್ಮಾಣದ ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅವಧಿಯನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತಿವೆ. ವಿಶೇಷವಾಗಿ ರಚನೆಗಳ ಹಾನಿಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ, ಹಿಂದಿನ ಹಂತಗಳ ಜ್ಞಾನದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ತೊಂದರೆಯ ಹಂತಗಳಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆಃ ರಚನೆಯ ಮೇಲಿನ ಹಾನಿಯ ಅಸ್ತಿತ್ವವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು ಹಾನಿಯ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಹಾನಿಯ ತೀವ್ರತೆಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುವುದು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಆರೋಗ್ಯ ಸ್ಥಿತಿಯ ಸಂವೇದಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ ಹಾನಿಯ ಮಾಹಿತಿಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ. ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ಹಾನಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ನಾಲ್ಕು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆಃ i) ಎಸ್. ಎಚ್. ಎಂ. ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಜೀವನ-ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಆರ್ಥಿಕ ಸಮರ್ಥನೆಗಳು ಯಾವುವು? (ii) ತನಿಖೆ ನಡೆಸುತ್ತಿರುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಹಾನಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಬಹು ಹಾನಿಯ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳಿಗೆ, ಯಾವ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಕಳವಳಕಾರಿಯಾಗಿವೆ? iii) ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಮತ್ತು ಪರಿಸರದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳೆರಡರಲ್ಲೂ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಯಾವುವು? 4) ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಮಿತಿಗಳು ಯಾವುವು? ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ಯಾವುದನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ಹಾನಿ ಗುರುತಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬೇಕಾದ ಹಾನಿಯ ವಿಶಿಷ್ಟ ಲಕ್ಷಣಗಳ ಲಾಭವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಶುದ್ಧೀಕರಣ ಎಸ್. ಎಚ್. ಎಂ. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣಾ ಭಾಗವು ಪ್ರಚೋದನೆಯ ವಿಧಾನಗಳು, ಸಂವೇದಕ ಪ್ರಕಾರಗಳು, ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳಗಳು ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣೆ/ಸಂಗ್ರಹಣೆ/ರವಾನೆ ಯಂತ್ರಾಂಶವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೆ, ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಈ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಆರ್ಥಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳು ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಯಾವ ಮಧ್ಯಂತರಗಳಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದು ಮತ್ತೊಂದು ಪರಿಗಣನೆಯಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿವಿಧ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಅಳೆಯಬಹುದಾದ್ದರಿಂದ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಹಾನಿ ಗುರುತಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಬಹಳ ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಎಸ್. ಎಚ್. ಎಂ. ಗೆ ಅನ್ವಯವಾಗುವಂತೆ, ದತ್ತಾಂಶ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವು ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಹಾನಿಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಸಂವೇದಕ ಓದುವಿಕೆಯಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಅಳತೆ ಮಾಡಿದ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳಿಂದ ಅಳತೆ ಮಾಡಿದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸುವುದು ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಪರಿಸರ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಒಂದು ಸಮಸ್ಯೆಯಾದಾಗ, ಪರಿಸರ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಚಕ್ರದ ಇದೇ ಸಮಯಗಳಲ್ಲಿ ಅಳೆಯಲಾದ ದತ್ತಾಂಶದ ಹೋಲಿಕೆಗೆ ಅನುಕೂಲವಾಗುವಂತೆ ಕೆಲವು ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಶೈಲಿಯಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸುವ ಅಗತ್ಯವು ಉದ್ಭವಿಸಬಹುದು. ದತ್ತಾಂಶ ಸ್ವಾಧೀನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಮಟ್ಟಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬೇಕಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಎಲ್ಲಾ ಮೂಲಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಈ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುವಂತಹ ಸೂಕ್ತ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ. ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಪರಿಸರ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು, ದತ್ತಾಂಶ ಕಡಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಘಟಕದಿಂದ ಘಟಕಕ್ಕೆ ಅಸಂಗತತೆಗಳಿಂದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಉದ್ಭವಿಸಬಹುದು. ದತ್ತಾಂಶ ಶುದ್ಧೀಕರಣವು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಆಯ್ಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ರವಾನಿಸಲು ಅಥವಾ ತಿರಸ್ಕರಿಸಲು ಆಯ್ದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಶುದ್ಧೀಕರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ತೊಡಗಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಪಡೆದ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಆಧರಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟಪ್ನ ಪರಿಶೀಲನೆಯು ಸಂವೇದಕವನ್ನು ಸಡಿಲವಾಗಿ ಜೋಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ, ಮಾಪನವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ತೀರ್ಪಿನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಈ ದತ್ತಾಂಶದ ಸೆಟ್ ಅಥವಾ ಆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂವೇದಕದಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಯ್ದವಾಗಿ ಅಳಿಸಬಹುದು. ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮರು-ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ನಂತಹ ಸಿಗ್ನಲ್ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ದತ್ತಾಂಶ ಶುದ್ಧೀಕರಣ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಎಸ್. ಎಚ್. ಎಂ. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಶುದ್ಧೀಕರಣ ಭಾಗವು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರಬಾರದು. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಆಯ್ಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಪಡೆದ ಒಳನೋಟವು ದತ್ತಾಂಶ ಸ್ವಾಧೀನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಕೋಚನ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಾಹಿತ್ಯದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಗಮನವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಎಸ್. ಎಚ್. ಎಂ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರವೆಂದರೆ ಹಾನಿಗೊಳಗಾಗದ ಮತ್ತು ಹಾನಿಗೊಳಗಾಗದ ರಚನೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವ ದತ್ತಾಂಶ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ. ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಆಯ್ಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶದ ಸಾಂದ್ರೀಕರಣವು ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿದೆ. ಹಾನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳೆಂದರೆ, ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿದೆ. ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಹೊರತೆಗೆಯುವ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾದ ಅಳತೆ ಮಾಡಿದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಪ್ರಮಾಣಗಳು, ಅಂತಹ ಕಂಪನ ವೈಶಾಲ್ಯ ಅಥವಾ ಆವರ್ತನ, ಅವನತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮೊದಲ-ಕೈ ಅವಲೋಕನಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಹಾನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಮತ್ತೊಂದು ವಿಧಾನವೆಂದರೆ, ನಿಜವಾದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿದಂತೆ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಹಾನಿಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುವ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಆರಂಭಿಕ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು. ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಅಳತೆಗಳು ಹಾನಿಗೊಳಗಾಗದ ಮತ್ತು ಹಾನಿಗೊಳಗಾಗದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ಗುರುತಿಸಲಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಷ್ಟು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಲು ದೋಷಪೂರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ-ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿದ ಸೀಮಿತ ಅಂಶ ಮಾದರಿಗಳಂತಹ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಸಾಧನಗಳ ಬಳಕೆಯು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಆಸ್ತಿಯಾಗಬಹುದು. ಅನೇಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮೂಲಕ ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹಾನಿ ಶೇಖರಣೆ ಪರೀಕ್ಷೆ, ಈ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿರುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಗಮನಾರ್ಹ ರಚನಾತ್ಮಕ ಘಟಕಗಳನ್ನು ವಾಸ್ತವಿಕ ಲೋಡಿಂಗ್ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ ಒಳಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅವನತಿಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಸೂಕ್ತವಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಪ್ರಚೋದಿತ-ಹಾನಿ ಪರೀಕ್ಷೆ, ಆಯಾಸ ಪರೀಕ್ಷೆ, ತುಕ್ಕು ಬೆಳವಣಿಗೆ ಅಥವಾ ವೇಗವರ್ಧಿತ ಶೈಲಿಯಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ರೀತಿಯ ಹಾನಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ತಾಪಮಾನ ಸೈಕ್ಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಮೇಲೆ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ ಹಲವಾರು ರೀತಿಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅಧ್ಯಯನಗಳಿಂದ ಸೂಕ್ತವಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಒಳನೋಟವನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ಅಧ್ಯಯನಗಳ ಕೆಲವು ಸಂಯೋಜನೆಯಿಂದ ಪಡೆದ ಮಾಹಿತಿಯ ಫಲಿತಾಂಶವಾಗಿದೆ. ಎಸ್. ಎಚ್. ಎಂ. ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಅನುಷ್ಠಾನ ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಮಾಪನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಮಾಹಿತಿಯ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಬಳಕೆಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ. ರಚನೆಯ ಜೀವಿತಾವಧಿಯಲ್ಲಿ ಪಡೆದ ಅನೇಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಸೆಟ್ಗಳ ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಂಡಾಗ ದತ್ತಾಂಶದ ಸಾಂದ್ರೀಕರಣವು ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ. ಅಲ್ಲದೆ, ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಒಂದು ರಚನೆಯಿಂದ ವಿಸ್ತೃತ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಪಡೆಯುವುದರಿಂದ, ಪರಿಸರ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿಯ ರಚನಾತ್ಮಕ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ದೃಢವಾದ ದತ್ತಾಂಶ ಕಡಿತ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬೇಕು. ಎಸ್. ಎಚ್. ಎಂ. ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಗುಣಮಟ್ಟದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಮತ್ತು ದಾಖಲಿಸಲು ಮತ್ತಷ್ಟು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಹತ್ವವನ್ನು ನಿರೂಪಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಘನೀಕರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಬೇಕು. ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಾಹಿತ್ಯದಲ್ಲಿ ಕನಿಷ್ಠ ಗಮನವನ್ನು ಪಡೆದ ಎಸ್. ಎಚ್. ಎಂ. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಭಾಗವೆಂದರೆ ಹಾನಿಗೊಳಗಾಗದ ಮತ್ತು ಹಾನಿಗೊಳಗಾಗದ ರಚನೆಗಳ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ನಡುವಿನ ತಾರತಮ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಾಗಿದೆ. ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಮಾದರಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ರಚನೆಯ ಹಾನಿಯ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಹೊರತೆಗೆಯಲಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮೂರು ವರ್ಗಗಳಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಹಾನಿಗೊಳಗಾಗದ ಮತ್ತು ಹಾನಿಗೊಳಗಾಗದ ರಚನೆಯಿಂದ ದತ್ತಾಂಶ ಲಭ್ಯವಾದಾಗ, ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ವರ್ಗೀಕರಣ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಸೇರುತ್ತವೆ, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಿತ ಕಲಿಕೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಗುಂಪು ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಹಿಂಜರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಿತ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ವರ್ಗಗಳಾಗಿವೆ. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯು ಹಾನಿಗೊಳಗಾದ ರಚನೆಯಿಂದ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರದ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಅನ್ವಯವಾಗುವ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುವ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ವರ್ಗವು ಬಾಹ್ಯ ಅಥವಾ ಹೊಸತನ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯಾಗಿದೆ. ಎಲ್ಲಾ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಹಾನಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಅಳತೆ ಮಾಡಿದ ಅಥವಾ ಪಡೆದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತವೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರಚನೆಗಳು ಸೇತುವೆಗಳು ಸೇತುವೆಯ ಮೇಲಿನ ಹೊರೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಈ ಹೊರೆಗಳ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಅಳೆಯುವ ಮೂಲಕ ದೊಡ್ಡ ಸೇತುವೆಗಳ ಆರೋಗ್ಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆಃ ಗಾಳಿ ಮತ್ತು ಹವಾಮಾನ ದಟ್ಟಣೆ ಪ್ರೆಸ್ಟ್ರೆಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸ್ಟೇ ಕೇಬಲ್ಗಳು ಡೆಕ್ ಪೈಲನ್ಸ್ ಗ್ರೌಂಡ್ ಈ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸಿದರೆ, ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಮಾಡಬಹುದುಃ ಲೋಡ್ಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಿ ಆಯಾಸ ಅಥವಾ ಇತರ ಮಿತಿ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಿ ಸೇತುವೆಯ ಆರೋಗ್ಯದ ಸಂಭವನೀಯ ವಿಕಾಸವನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಿ ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್ನ ಒರೆಗಾನ್ ರಾಜ್ಯ, ಸಾರಿಗೆ ಸೇತುವೆ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಇಲಾಖೆಯು ಹಿರಿಯ ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಸ್ಟೀವನ್ ಲವ್ಜಾಯ್ ಅವರು ಈ ತಾಂತ್ರಿಕ ಪ್ರಬಂಧದಲ್ಲಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿರುವಂತೆ ರಚನಾತ್ಮಕ ಆರೋಗ್ಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ (ಎಸ್ಎಚ್ಎಂ) ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಜಾರಿಗೆ ತಂದಿದೆ. ಸೇತುವೆಗಳ ಮೇಲೆ ರಚನಾತ್ಮಕ ಆರೋಗ್ಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗೆ ಫೈಬರ್ ಆಪ್ಟಿಕ್ ಸಂವೇದಕಗಳ ಅನ್ವಯಕ್ಕೆ ಪರಿಚಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಲಭ್ಯವಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತ ಹಾಂಗ್ ಕಾಂಗ್ನಲ್ಲಿ ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಕೆಲವು ಅತಿದೊಡ್ಡ ಸೇತುವೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಸೇತುವೆಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿಂಡ್ ಅಂಡ್ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರಲ್ ಹೆಲ್ತ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಒಂದು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸೇತುವೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದ್ದು, ಯು. ಎಸ್. $13 ಲಕ್ಷ ವೆಚ್ಚವಾಗಿದ್ದು, ಇದನ್ನು ಹಾಂಗ್ ಕಾಂಗ್ ಹೆದ್ದಾರಿ ಇಲಾಖೆಯು ಸಿಂಗ್ ಮಾ, ಟಿಂಗ್ ಕೌ, ಕಾಪ್ ಶೂಯಿ ಮುನ್ ಮತ್ತು ಸ್ಟೋನ್ಕಟ್ಟರ್ಸ್ ಸೇತುವೆಗಳ ರಸ್ತೆ ಬಳಕೆದಾರರ ಆರಾಮ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಸಂವೇದನಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸುಮಾರು 900 ಸಂವೇದಕಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸಂಬಂಧಿತ ಇಂಟರ್ಫೇಸಿಂಗ್ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಸಿಂಗ್ ಮಾ ಸೇತುವೆಯ ಮೇಲೆ 350 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಸಂವೇದಕಗಳು, ಟಿಂಗ್ ಕೌ ಮೇಲೆ 350 ಮತ್ತು ಕಾಪ್ ಶೂಯಿ ಮುನ್ ಮೇಲೆ 200 ಸಂವೇದಕಗಳೊಂದಿಗೆ, ಸೇತುವೆಗಳ ರಚನಾತ್ಮಕ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ದಿನದ 24 ಗಂಟೆಗಳು, ವಾರದ ಏಳು ದಿನಗಳು ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಂವೇದಕಗಳಲ್ಲಿ ಅಕ್ಸೆಲೆರೊಮೀಟರ್ಗಳು, ಸ್ಟ್ರೈನ್ ಗೇಜ್ಗಳು, ಡಿಸ್ಪ್ಲೇಸ್ಮೆಂಟ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಡ್ಯೂಸರ್ಗಳು, ಲೆವೆಲ್ ಸೆನ್ಸಿಂಗ್ ಸ್ಟೇಷನ್ಗಳು, ಎನಿಮೋಮೀಟರ್ಗಳು, ತಾಪಮಾನ ಸಂವೇದಕಗಳು, ಡೈನಾಮಿಕ್ ವೇಟ್-ಇನ್-ಮೋಷನ್ ಸಂವೇದಕಗಳು ಮತ್ತು ಜಿಪಿಎಸ್ ರಿಸೀವರ್ಗಳು ಸೇರಿವೆ. ಅವು ಟಾರ್ಮ್ಯಾಕ್ ತಾಪಮಾನ ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ ಸದಸ್ಯರಲ್ಲಿ ಒತ್ತಡದಿಂದ ಹಿಡಿದು ಗಾಳಿಯ ವೇಗ ಮತ್ತು ಕೇಬಲ್ಗಳ ಕಿಲೋಮೀಟರ್ಗಳ ವಿಚಲನ ಮತ್ತು ತಿರುಗುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸೇತುವೆಯ ಡೆಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ಗೋಪುರಗಳ ಯಾವುದೇ ಚಲನೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತವೆ. ಗ್ರೀಸ್ನ ರಿಯೋ-ಆಂಟಿರಿಯೊ ಸೇತುವೆಯು 100 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಸಂವೇದಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು, ರಚನೆ ಮತ್ತು ಸಂಚಾರವನ್ನು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮಿಲ್ಲೌ ವಯಾಡುಕ್, ಫ್ರಾನ್ಸ್ಃ ಫೈಬರ್ ಆಪ್ಟಿಕ್ಸ್ನೊಂದಿಗೆ ವಿಶ್ವದ ಅತಿದೊಡ್ಡ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಇದನ್ನು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ. ಹ್ಯೂಯಿ ಪಿ ಲಾಂಗ್ ಸೇತುವೆ, ಯುಎಸ್ಎಃ ಅಕ್ಷೀಯ ಮತ್ತು ಬಾಗುವ ಲೋಡ್ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ 800 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಿರ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸ್ಟ್ರೈನ್ ಗೇಜ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಟರ್ಕಿಯ ಫತೇಹ್ ಸುಲ್ತಾನ್ ಮೆಹ್ಮೆತ್ ಸೇತುವೆಃ ಇದನ್ನು ಎರಡನೇ ಬಾಸ್ಫರಸ್ ಸೇತುವೆ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಸ್ಥಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ನವೀನ ವೈರ್ಲೆಸ್ ಸಂವೇದಕ ಜಾಲವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಇದನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಮಸೀದಿ ಅಲ್-Haram#Third ಸೌದಿ ವಿಸ್ತರಣೆ, ಮೆಕ್ಕಾ, ಸೌದಿ ಅರೇಬಿಯಾಃ 600 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಸಂವೇದಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ (ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಒತ್ತಡ ಕೋಶ, ಎಂಬೆಡೆಮೆಂಟ್ ಟೈಪ್ ಸ್ಟ್ರೈನ್ ಗೇಜ್, ಸಿಸ್ಟರ್ ಬಾರ್ ಸ್ಟ್ರೈನ್ ಗೇಜ್, ಇತ್ಯಾದಿ) ಅಡಿಪಾಯ ಮತ್ತು ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಕಾಲಮ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಯೋಜನೆಯು ನಿರ್ಮಾಣ ಹಂತದಲ್ಲಿದೆ. ಆಸ್ಟ್ರೇಲಿಯಾದ ಸಿಡ್ನಿ ಬಂದರು ಸೇತುವೆಯು ಪ್ರಸ್ತುತ 2,400ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಸಂವೇದಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುತ್ತಿದೆ. ಆಸ್ತಿ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ಮತ್ತು ಬ್ರಿಡ್ಜ್ ಇನ್ಸ್ಪೆಕ್ಟರ್ಗಳು ಸಂವೇದಕ ದತ್ತಾಂಶದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮೊಬೈಲ್ ಮತ್ತು ವೆಬ್ ಬ್ರೌಸರ್ ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ ಫರ್ಥ್ ಆಫ್ ಫೋರ್ತ್ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಾಣ ಹಂತದಲ್ಲಿರುವ ಕ್ವೀನ್ಸ್ಫೆರ್ರಿ ಕ್ರಾಸಿಂಗ್, ಪೂರ್ಣಗೊಂಡ ನಂತರ 2,000ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಸಂವೇದಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಸ್ವತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವೆಬ್ ಆಧಾರಿತ ದತ್ತಾಂಶ ನಿರ್ವಹಣಾ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ನಿಂದ ಎಲ್ಲಾ ಸಂವೇದಕಗಳಿಗೆ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ. ಮಲೇಷ್ಯಾದ ಪೆನಾಂಗ್ನಲ್ಲಿರುವ ಪೆನಾಂಗ್ ಎರಡನೇ ಸೇತುವೆಯು ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು 3,000 ಸಂವೇದಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಸೇತುವೆಯ ಅಂಶವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ. ಸೇತುವೆಯ ಬಳಕೆದಾರರ ಸುರಕ್ಷತೆಗಾಗಿ ಮತ್ತು ಅಂತಹ ಹೂಡಿಕೆಯ ರಕ್ಷಣೆಯಾಗಿ, ಸೇತುವೆಯ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಸಂಸ್ಥೆಯು ರಚನಾತ್ಮಕ ಆರೋಗ್ಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಬಯಸಿದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ವಿಪತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ, ರಚನಾತ್ಮಕ ಆರೋಗ್ಯ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ಮೊದಲು ಅನೇಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳು ಇದ್ದವುಃ ಬಲ (ಗಾಳಿ, ಭೂಕಂಪ, ತಾಪಮಾನ, ವಾಹನಗಳು); ಹವಾಮಾನ (ಗಾಳಿಯ ಉಷ್ಣಾಂಶ, ಗಾಳಿ, ತೇವಾಂಶ ಮತ್ತು ಮಳೆ); ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ (ಒತ್ತಡ, ವೇಗವರ್ಧನೆ, ಕೇಬಲ್ ಒತ್ತಡ, ಸ್ಥಳಾಂತರ ಮತ್ತು ಓರೆಯಾಗುವಿಕೆ). ರಷ್ಯಾದ ಲಖ್ತಾ ಕೇಂದ್ರವು 3000 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಸಂವೇದಕಗಳನ್ನು ಮತ್ತು 8000 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು, ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ರಚನೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಡಿಫಾರ್ಮೇಷನ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಸಿವಿಯೋನಿಕ್ಸ್ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರಲ್ ಹೆಲ್ತ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ, ರಚನಾತ್ಮಕ ಆರೋಗ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಮೀಸಲಾಗಿರುವ ಪೀರ್-ರಿವ್ಯೂಡ್ ಜರ್ನಲ್ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು NDT.net ಓಪನ್ ಆಕ್ಸೆಸ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ EWSHM ಪ್ರೊಸೀಡಿಂಗ್ಸ್ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ SHM ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ ಇಂಟರ್ನ್ಯಾಷನಲ್ ಸೊಸೈಟಿ ಫಾರ್ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರಲ್ ಹೆಲ್ತ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಆಫ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆಂಟ್ ಇನ್ಫ್ರಾಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ (ISHMII) ಭೂಕಂಪ ವಲಯಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ SHM ಜರ್ನಲ್ಸ್ SHM ಪ್ರೊಸೀಡಿಂಗ್ಸ್ (NDT.net) ಜರ್ನಲ್ ಆಫ್ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರಲ್ ಹೆಲ್ತ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ (ಸಾಜೆಪಬ್) ಜರ್ನಲ್ ಆಫ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆಂಟ್ ಮೆಟೀರಿಯಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ & ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ಸ್ (ಸಾಜೆಪಬ್) ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರಲ್ ಡ್ಯೂರೆಬಿಲಿಟಿ & ಹೆಲ್ತ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ (ಟೆಕ್ ಸೈನ್ಸ್) ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರಲ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಅಂಡ್ ಹೆಲ್ತ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ (ಜಾನ್ ವಿಲೇ & ಸನ್ಸ್)