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Enregistrement W131653378

Condition Assessment of Concrete Bridge Decks using Ground Penetrating Radar

2014· dissertation· en· W131653378 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2014
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeophysical Methods and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBridge (graph theory)Ground-penetrating radarRebarEngineeringVisual inspectionBridge deckNondestructive testingForensic engineeringStructural health monitoringBridge maintenanceStructural engineeringCorrosionDeckCivil engineeringRadarComputer scienceMaterials science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Highway bridge structures play a critical role in transportation system. While one-third of Canada’s 75,000 highway bridges have structural or functional deficiencies and a short remaining service life; in the United States (US), as of December 2013, more than 100 million m2 of the total 360 million m2 of concrete bridge decks is either structurally deficient or functionally obsolete. To eliminate that deficient backlog in US by 2028, it is estimated that an annual investment of $20.5 billion would be needed and the largest portion of this expenditure would be for bridge decks.
\nCondition assessment of concrete bridge decks provides required inputs for programming deck maintenance activities. In both Canada and the United States, the main approach to evaluate condition of bridge decks, as for other bridge elements, is based on visual inspection. Although this approach may be effective in finding external flaws such as cracks, scaling and spalls; it cannot detect subsurface defects such as voids, internal cracks, delaminations, or rebar corrosion. To overcome such limitation of visual inspection, this research aims at developing a condition assessment system for concrete bridge decks based on nondestructive evaluation (NDE) technology. In order to achieve that goal, three research objectives were identified: (1) study and select the most appropriate NDE technology; (2) study methods for interpreting data of selected NDE technique; and (3) develop bridge deck corrosiveness index (BDCI) from NDE output. 
\nGround penetrating radar (GPR) was found to be one of the most appropriate technologies for inspecting concrete bridge decks subjected to corrosion-induced deterioration. As for GPR data interpretation, two analysis methods are proposed in this research. The first one is an integrated technique between the amplitude method and visual interpretation with threshold calibration based on K-means clustering. The second approach is a technique for analyzing time-series GPR data. Based on correlation coefficient between A-scans, this technique assesses concrete deterioration by studying the change of GPR signals over time. Expert opinions, through a structured questionnaire survey, were used to develop and interpret bridge deck corrosiveness index (BDCI) based on GPR output. After being validated by several case studies, an automated software has been developed to facilitate the implementation of the entire methodology. The developed system and models will help transportation agencies to identify critical deficiencies and focus limited funding on most deserving bridge decks.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,918
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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