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Enregistrement W1606606332

Structural health monitoring of the Traffic Bridge in Saskatoon using strain gauges

2010· article· en· W1606606332 sur OpenAlexaboutno aff
Alison Barbara MacLeod

Notice bibliographique

RevueUniversity Library - University of Saskatchewan (University of Saskatchewan) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Health Monitoring Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural health monitoringBridge (graph theory)Forensic engineeringStrain (injury)Computer securityComputer scienceEngineeringStructural engineeringMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The steel through-truss Traffic Bridge, located in Saskatoon, Saskatchewan is over one hundred years old. The bridge has been subject to ongoing maintenance throughout its service life. However, inspection reports from 2005 and 2006 highlighted the severe deterioration experienced primarily by the steel members immediately above and below the deck surface. These reports prompted the City of Saskatoon (COS) to implement a rehabilitation project that involved the installation of a post-tensioning system to relieve the badly corroded bottom chord members of the axial loads due to the self-weight of the structure, in 2006. Due to the severe deterioration and the structural modifications that the Traffic Bridge has endured, a limited scope structural health monitoring (SHM) system, based on strain measurements, was implemented to reduce some of the uncertainty regarding the active load paths occurring at the deck level. The objectives of the SHM study were to obtain more information regarding the actual load paths and ascertain possible types of structural redundancy, to determine how to best model this type of structure, and to find ways to track ongoing deterioration using instrumentation. The SHM study involved controlled truck loading scenarios to permit measurement of the load paths and provide data to compare the measured results to a finite element (FE) model of the instrumented span. In addition, random loading scenarios were used to capture the vertical dynamic response of the structure in order to further refine the FE model. This study focused on the response of one-half of one interior span. A total of 72 strain gauges were installed. The downstream truss was highly instrumented at ten locations, three members of the upstream truss were instrumented to measure the distribution, and the floor joists in the downstream lane were instrumented to establish possible redundancy paths. Using an FE model in combination with the measured strain data, it was found that redundant load paths only existed at the level of the deck. The bottom chord members experienced non-zero strains once the control vehicle was past the span, possibly indicating some level of redundancy. The members believed to relieve a portion of the bottom chord tensile forces included the car joists, edge joists, and the timber deck. The amount of force transferred from the bottom chord to the deck members was found by FE analysis to be highly related to the lateral stiffness of the floor beams. The FE model was adjusted to match the measured results by modifying various modelling parameters. The most important features of the model were that all deck elements were modelled to be located at the elevation of the bottom chord, that the lateral stiffness of the floor beams was reduced by 50% to best represent the transfer of forces to deck elements, and that the stiffness of bottom chord members was reduced to 80% of their pristine values. In combination with calibrated modification factors applied to the measured values, this FE model is believed to be a useful tool to represent the behaviour of the structure to assist in detecting further damage by modelling the strain differential between members, and components of members.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,529
Score d'incertitude au seuil0,947

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,190 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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