An Evaluation of Real-Time Deformation Monitoring Using Motion Capture Instrumentation and Its Application in Monitoring Railway Foundations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract ABSTRACT:The purpose of this study is to evaluate the use of motion capture instrumentation to monitor the response of a railway embankment and the underlying soft peat mire foundation soils to freight train loading. Initial data sets were obtained from the motion capture system, called the ShapeAccelArray (SAA, Measurand Inc.), installed in a railway embankment. Review of the data sets from the site installation raised questions as to the ability of the SAA to provide accurate displacement measurements. Testing of the SAA in the laboratory confirmed that the output from the SAA system (inclusive of software) would not provide a true measurement of horizontal deformations during large cyclic motions. This inaccuracy was due to the magnitude of acceleration associated with the cyclical motion on the microelectromechanical systems (MEMS) accelerometers and the effect of this on the ability of the system to determine its shape. A method for determining the magnitude of cyclic displacement from the output of the MEMS accelerometers was developed from the laboratory testing data. This involved the double integration of the change in acceleration measured by the accelerometers to obtain a change in displacement. This method was applied to the data sets obtained from the field installation to obtain a profile of cyclic displacement with depth.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».