Clustering-Based Threshold Model for Condition Assessment of Concrete Bridge Decks with Ground-Penetrating Radar
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Ground-penetrating radar (GPR) has been extensively studied for condition assessment of concrete bridge decks in North America. Although several methods for analyzing GPR data have been proposed, the commonly accepted method evaluates the condition of concrete bridge decks on the basis of the difference between reflection amplitudes of the top rebar layer. It is assumed in the method that strong reflection indicates sound concrete, whereas the area with high-amplitude attenuation is associated with concrete corrosion. The final result is a contour map of reflection amplitude in decibel scale with the thresholds selected arbitrarily to define the severity of concrete deterioration. Because subjective determination of threshold values may lead to inconsistency in the result obtained, this paper proposes a robust method for resolving that issue. Specifically, after depth correction was performed for top rebar amplitudes, on the basis of K-means clustering technique these amplitude data were grouped into a number of condition categories. Through two case studies in North America, the methodology was implemented and compared with the results provided by other technologies, namely, concrete resistivity, half-cell potential, and laboratory chloride content analysis. The implementation showed that while the proposed method was simple to employ, it still provided reasonable results that were in line with the outputs provided by the other techniques.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle