Wavelet Transform for Structural Health Monitoring: A Compendium of Uses and Features
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.
Notice bibliographique
Résumé
The strategic and monetary value of the civil infrastructure worldwide necessitates the development of structural health monitoring (SHM) systems that can accurately monitor structural response due to real-time loading conditions, detect damage in the structure, and report the location and nature of this damage. In the last decade, extensive research has been carried out for developing vibration-based damage detection algorithms that can relate structural dynamics changes to damage occurrence in a structure. In the mean time, the wavelet transform (WT), a signal processing technique based on a windowing approach of dilated ‘scaled’ and shifted wavelets, is being applied to a broad range of engineering applications. Wavelet transform has proven its ability to overcome many of the limitations of the widely used Fourier transform (FT); hence, it has gained popularity as an efficient means of signal processing in SHM systems. This increasing interest in WT for SHM in diverse applications motivates the authors to write an exposition on the current WT technologies. This article presents a utilitarian view of WT and its technologies. By reviewing the state-of-the-art in WT for SHM, the article discusses specific needs of SHM addressed by WT, classifies WT for damage detection into various fields, and describes features unique to WT that lends itself to SHM. The ultimate intent of this article is to provide the readers with a background on the various aspects of WT that might appeal to their need and sector of interest in SHM. Additionally, the comprehensive literature review that comprises this study will provide the interested reader a focused search to investigate using wavelets in SHM.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle