Detection of Ungrouted Cells in Concrete Masonry Constructions Using a Dielectric Variation Approach
Notice bibliographique
Résumé
In this study, a new technique for detecting ungrouted cells in concrete block masonry constructions was developed. The concept, based on detecting the local dielectric permittivity variations, was employed to design coplanar capacitance sensors with high sensitivities to detect such construction defects. An analytical model and finite element simulations were used to assess the influence of the sensor geometrical parameters on the sensor signals and to optimize the sensor design. To experimentally verify the model, the dielectric properties of various materials involved in concrete masonry walls were measured. In addition, a masonry wall containing predetermined grouted and ungrouted cells was constructed and inspected using the developed sensors in a laboratory setting. Moreover, different capacitance sensors were designed and compared with respect to their sensitivity, signal-to-noise ratio, and coefficient of variation of the inspected measurements. Excellent agreements were found between the experimental capacitance signal response parameters and those predicted by the analytical and finite element models. The proposed sensor design, coupled with a commercially available portable capacitance meter, would facilitate employing this technique in the field for rapid inspection of masonry structures without the need for sophisticated data analyses usually required by other more expensive and time consuming methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».