Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
MC
Maosen Cao
Author with expertise in Structural Health Monitoring Techniques
Achievements
This user has not unlocked any achievements yet.
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
10
(40% Open Access)
Cited by:
3
h-index:
35
/
i10-index:
98
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

A novel cross-domain identification method for bridge damage based on recurrence plot and convolutional neural networks

Boju Luo et al.Jun 15, 2024
The development of a bridge damage detection method relies on comprehensive dynamic responses pertaining to damage. The numerical model of a bridge can conveniently considers various damage scenarios and acquire pertinent data, while the entity of a bridge or its physical model proves challenging. Traditional methods for identifying bridge damage often struggle to effectively utilize data acquired from diverse domains, presenting a significant hurdle in addressing cross-domain issues. This study proposes a novel cross-domain damage identification method for suspension bridges using recurrence plots and convolutional neural networks. By employing parameter identification-based modal modification of numerical model, the gap between numerical model and physical models eliminated. Un-threshold multivariate recurrence plots are used for accurately characterizing dynamic responses and extracting deeper damage features. Due to the scarcity of experimental data, which limits the training of robust neural networks, a transfer learning tailored for convolutional neural networks is implemented. This strategy not only addresses the issue of small sample sizes but also significantly enhances the network's ability to identify structural damage across diverse bridge domains. The proposed damage identification method is validated using a combination of numerical simulations and physical experiments on a specific single-span suspension bridge. Results demonstrate that un-threshold multivariate recurrence plots reveal detailed internal structure and damage information. Furthermore, the utilization of improved convolutional neural networks effectively facilitates cross-domain structural damage identification, marking a significant advancement in the field of structural health monitoring.
0

Global-local damage localization and imaging in beam structures using laser-measured natural frequencies and guided wavefields

Ganggang Sha et al.Jun 5, 2024
The guided wavefield-based damage imaging methods have been the subject of extensive research. It is commonly recognized that these methods are time-consuming due to measurements of high-resolution guided wavefields. To address this challenge, this paper introduces a global–local damage localization and imaging approach in beam structures. Firstly, a global damage indicator is developed to identify possible damage locations through the analysis of relative natural frequency change curves. Subsequently, inspections of these possible damage locations are conducted using guided wavefields. To process the laser-measured wavefields, wavelets are employed in conjunction with a Teager-Kaiser energy operator (TKEO), resulting in the generation of TKEO-wavelet-wavefields. The multi-scale property of the TKEO-wavelet-wavefields helps minimize measurement noise and enhance the detection of damage-related wavefield anomalies, thereby improving the accuracy of the inspection process. Experimental results demonstrate that the global–local approach exhibits high accuracy and efficiency in damage imaging, while reducing wavefield measurements by 80%.
0

Sysrecon: A systematic data-driven tool for genome-scale metabolic reconstructions

Shilin Ouyang et al.Dec 13, 2023
Abstract Genome-scale metabolic reconstructions contain the information about metabolism, which understands organisms’ molecular mechanisms better. Different reconstruction procedures are developed to achieve high-quality GSMRs of organisms; however, the descriptions of procedures are vague, meaning that they cannot be qualitatively reproduced, even contradictory, and different published reconstructions may involve different steps. This indicates that there is no unified strategy to quantify the steps in GSMRs. To resolve the problem, we created a R package, Sysrecon, to quantitatively and qualitatively describe the steps of GSMRs in the literature. Sysrecon disassembles GSMR into 93 steps, which are compiled after the comprehensive textual analysis of metabolic reconstructions. Then, Sysrecon decomposes each step of the reconstruction procedure into three components: step content, step conversion, and database and tools. When building a GSMR, Sysrecon creates a template procedure that includes a list of pipeline steps, the description of the information conversion in the steps, and the database and tools that may be used to facilitate the conversion. Because each step’s conversion is defined by a formula, the entire GSMR can be dismantled into many â€˜step’ blocks. The reconstruction procedure is therefore transformed into an adaptable automated assembly line that can be customized and tailored to settings of different organisms. To the best of our knowledge, Sysrecon is the first computational tool that dynamically constructs the GSMRs pipeline and provides a framework for defining reconstruction steps and can be used as a basis for the development of high-quality GSMRs.
0

The Potential Role of Non-coding RNAs in Regulating Ferroptosis in Cancer: Mechanisms and Application Prospects

Maosen Cao et al.Jul 15, 2024
Cancer is the second leading cause of death globally. Despite some successes, conventional cancer treatments are insufficient to address the growing problem of drug resistance in tumors and to achieve efficient treatment outcomes. Therefore, there is an urgent need to explore new therapeutic options. Ferroptosis, a type of iron- and reactive oxygen species-dependent regulated cell death, has been closely associated with cancer development and progression. Non-coding RNAs (ncRNAs) are a class of RNAs that do not code for proteins, and studies have demonstrated their involvement in the regulation of ferroptosis in cancer. This review aims to explore the molecular regulatory mechanisms of ncRNAs involved in ferroptosis in cancer and to emphasize the feasibility of ferroptosis and ncRNAs as novel therapeutic strategies for cancer. We conducted a systematic and extensive literature review using PubMed, Google Scholar, Web of Science, and various other sources to identify relevant studies on ferroptosis, ncRNAs, and cancer. A deeper understanding of ferroptosis and ncRNAs could facilitate the development of new cancer treatment strategies.