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Enregistrement W2015599763 · doi:10.1155/2010/280685

Structural Health Monitoring of Precast Concrete Box Girders Using Selected Vibration-Based Damage Detection Methods

2010· article· en· W2015599763 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAdvances in Civil Engineering · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Health Monitoring Techniques
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPrecast concreteStructural engineeringGirderStructural health monitoringSpallVibrationBridge (graph theory)CurvatureFinite element methodComputer scienceAccelerometerStrain gaugePrestressed concreteSpan (engineering)Box girderNondestructive testingAcousticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Precast, prestressed concrete box girders are commonly used as superstructure components for short and medium span bridges. Their configuration and typical side-by-side placement make large portions of these elements inaccessible for visual inspection or the application of nondestructive testing techniques. This paper demonstrates that vibration-based damage detection (VBDD) is an effective alternative for monitoring their structural health. A box girder removed from a dismantled bridge was used to evaluate the ability of five different VBDD algorithms to detect and localize low levels of spalling damage, with a focus on using a small number of sensors and only the fundamental mode of vibration. All methods were capable of detecting and localizing damage to a region within approximately 1.6 times the longitudinal spacing between as few as six uniformly distributed accelerometers. Strain gauges configured to measure curvature were also effective, but tended to be susceptible to large errors in near support damage cases. Finite element analyses demonstrated that increasing the number of sensor locations leads to a proportional increase in localization accuracy, while the use of additional modes provides little advantage and can sometimes lead to a deterioration in the performance of the VBDD techniques.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,129
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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,317 · 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