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Enregistrement W2084005696 · doi:10.1515/nleng-2014-0004

Axle Load Identification of Moving Vehicles Based on Influence Lines of Bridge Bending Moment

2014· article· en· W2084005696 sur OpenAlexaff
C.Z. Qian, C.P Chen, Hong Li, Liming Dai

Notice bibliographique

RevueNonlinear Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Health Monitoring Techniques
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésMoving loadBending momentStructural engineeringInfluence lineMoment (physics)ModalAxleAccelerationBridge (graph theory)Moment of inertiaMatrix (chemical analysis)EngineeringPhysicsMaterials scienceFinite element methodClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This research aims at the identification of time varying axle load of moving vehicles though the determinations of influence lines of bridge bending moment.With the approach of this research, based on the theorem of modal superposition, the modal acceleration of the bridge subjected to moving loads is determined by the responding acceleration data of the sections. At any given time, the dynamic moment at a section is considered as a static moment due to the distributed inertia force and moving loads on the bridge. By using the bending moment influence line of the bridge, the relationship between the moments and the moving load is established. A method for identifying the moving loads though the bending moment influence lines is thus developed.With the application of the matrix singularity, there is no need to solve for dynamic equations and ill-conditioned matrix, and thus the proposed method is highly effcient for engineering applications.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil0,723

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,249 · 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'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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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