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Enregistrement W2055874499 · doi:10.1177/0731684411399944

Improved interdigital sensors for structural health monitoring of composite retrofit systems

2011· article· en· W2055874499 sur OpenAlexaff
Amr A. Nassr, Wael El‐Dakhakhni

Notice bibliographique

RevueJournal of Reinforced Plastics and Composites · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Health Monitoring Techniques
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCapacitanceSlabStructural health monitoringRetrofittingComposite numberStructural engineeringFinite element methodComposite materialSIGNAL (programming language)DielectricDependency (UML)Noise (video)AcousticsComputer scienceEngineeringOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, an improved sensor performance based on detecting the dielectric variations in composite—concrete interface and linking these variations to bond deterioration is presented. The use of composites in retrofitting concrete structures is becoming a standard technique worldwide. The bond between the composite system and the concrete element surface is essential to ensure achieving the designed performance. However, there is little research on the development of an economic structural health monitoring technique for monitoring bond quality in large structures, such as buildings and bridges. The improved sensing technique utilizes an Interdigital Capacitance Sensor design to increase the signal-to-noise ratio and to detect shallow—depth bond deteriorations. An analytical modeling technique was used to analyze the influence of the different sensor parameters, especially the dependency of the capacitance signals on the sensor geometrical dimensions. Two-dimensional finite element (FE) simulations were also used to assess different related design parameters and to verify the experimental results. A concrete slab retrofitted with composites containing pre-induced air voids to simulate bond deteriorations defects were constructed and inspected in a laboratory setting. Good agreements were found between experimental capacitance signal response parameters and those predicated from the FE simulations of the slab specimen.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,376
Score d'incertitude au seuil0,592

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,236 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations15
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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