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Enregistrement W2085398980 · doi:10.4028/www.scientific.net/amm.82.804

Dynamic Monitoring Systems for Structures under Extreme Loads

2011· article· en· W2085398980 sur OpenAlexaboutno aff
Daniele Inaudi, Pascale Favez, Riccardo Belli, Daniele Posenato

Notice bibliographique

RevueApplied Mechanics and Materials · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccelerationAccelerometerTiltmeterTilt sensorStrain gaugeStructural health monitoringData acquisitionMeasure (data warehouse)Computer scienceEngineeringEthernetOptical fiberElectrical engineeringPhysicsTelecommunicationsComputer hardware

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dynamic monitoring of civil structures such as buildings and bridges is traditionally approached using acceleration and velocity sensors. When a monitoring program is designed to address concerns related to the level of strain in certain members, fatigue or displacements due to extreme loads, it is sometimes advantageous to measure those parameters directly, instead of deriving them from acceleration or velocity data. Inhomogeneous construction materials such as concrete, stone or masonry require the use of long-gauge sensors to measure strain, since local sensors can provide erroneous data due to local material changes. On the other hand, acceleration and tilt sensors are very useful to capture the global deformations and displacements. The development of long-gauge-length fiber optic sensors can be considered as a useful addition to the toolkit of those interested in the structural dynamics. The system can monitor structures over long periods of time at acquisition frequencies up to 10 kHz and with sub-microstrain resolution. The possibility of obtaining static and dynamic measurements from the same sensor is another advantage of this technology. For acceleration and tilt monitoring, MEMS sensors are now recognized as a powerful and low-cost alternative to more traditional sensor types. Fully-integrated sensors with 3-axis accelerometers and two-axis tiltmeters are now available in a compact packaging that also contain all data acquisition electronics and can be easily deployed in new or existing structures, connecting them directly to an Ethernet network. This contribution briefly introduces fiber optic and MEMS sensing technologies and will than illustrate their application to structural health monitoring through several examples, including the new I35W bridge in Minneapolis USA, the Ile d’Orléans suspension Bridge in Québec Canada and the shaking-table test of a full-scale masonry building reinforced with composite materials.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil0,620

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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