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Enregistrement W1977848673 · doi:10.1139/l00-010

Fibre optic sensors in civil engineering structures

2000· article· en· W1977848673 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
R. C. Tennyson, T. Coroy, Graham Duck, Gerald N. Manuelpillai, P. Mulvihill, D.J.F. Cooper, PW E Smith, Aftab A. Mufti, S J Jalali

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDalhousie UniversityUniversity of TorontoMcMaster University
Mots-clésStrain gaugeOptical fiberFiber Bragg gratingAerospaceInstrumentation (computer programming)EngineeringStructural health monitoringWireless sensor networkComputer scienceMechanical engineeringStructural engineeringTelecommunicationsAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents an overview of the development and application of ISIS fibre optic sensor (FOS) technology by the University of Toronto Institute for Aerospace Studies and Department of Electrical and Computer Engineering. The primary focus of this technology has involved the use of fibre Bragg gratings (FBGs) to measure strain and temperature in concrete structures and fibre reinforced plastic (FRP) overwraps applied to concrete structures. A brief review of existing fibre optic sensor configurations and the advantages of using FOS compared to other strain sensors is first presented. Subsequently, the development of new sensor concepts such as a long gauge of arbitrary length, a distributed gauge for measuring local strain gradients, and multiple FBGs on a single fibre optic cable are discussed, with examples of their application to civil engineering structures. In addition, the specialized instruments under development that are essential for obtaining strain information from these sensors are also described. Finally, the issue of wireless remote monitoring of FOS systems is addressed.Key words: fibre optic sensors, Bragg gratings, civil engineering structures, instrumentation.

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 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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,170 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations46
Publié2000
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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