Damage detection and characterization using fiber optic sensors
Notice bibliographique
Résumé
Fiber optic sensors (FOS) have significantly evolved and have reached their market maturity during the last decade. Their widely recognized advantages are high precision, long-term stability, and durability. But in addition to these advantageous performances, FOS technologies allow for affordable instrumentation of large areas of structure enabling global large-scale monitoring based on long-gauge sensors and integrity monitoring based on distributed sensors. These two approaches are particularly suitable for damage detection and characterization, i.e., damage localization and to certain extent quantification and propagation, as illustrated by two applications presented in detail in this paper: post-tensioned concrete bridge and segmented concrete pipeline. Early age cracking was detected, localized and quantified in the concrete deck of a pedestrian bridge using embedded long-gauge FOS. Post-tensioning of deck closed the cracks; however, permanent weakening in a bridge joint occurred due to cracking and it was identified and quantified. The damage was confirmed using embedded distributed FOS and a separate load test of the bridge. Real-size concrete pipeline specimens and surrounding soil were equipped with distributed FOS and exposed to permanent ground displacement in a large-scale testing facility. Two tests were performed on different pipeline specimens. The sensors bonded on the pipeline specimens successfully detected and localized rupture of pipeline joints, while the sensors embedded in the soil were able to detect and localize the failure plane. Comparison with strain-gauges installed on the pipeline and visual inspection after the test confirmed accurate damage detection and characterization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».