Notice bibliographique
Résumé
Structural health monitoring of civil infrastructure systems is important in terms of both their safety and serviceability. The former refers to estimating the maximum loading capacity during the design stages of a building project, and the latter means performing regularly-scheduled maintenance of an already existing structure. Traditionally, fine-scale monitoring of structural components such as beams and trusses has been done with geotechnical gauge instrumentation, which only measures deflections in one direction, and do not allow for a threedimensional deformation estimation. Moreover, monitoring the appearance of cracks specifically, for example in support columns, foundations or walls, has been done mostly manually with a permanent marker directly on the specimen. This paper will present the advantages of using vision techniques for the purposes of flagging the appearance and tracking the propagation of cracks in structural materials. Basically, using a remote sensing method for imagebased measurements allows for detecting cracks without having the need of accessing the tested elements, and also a permanent visual record is established for each observed epoch in time. The paper shows some of the data and preliminary results from an experiment where a concrete beam with a polymer support sheet was subjected to both static and dynamic loading conditions by a hydraulic actuator in a structures lab. The static loading was used to simulate the maximum loading capacity at a particular instance, while the dynamic loading (also known as fatigue testing) was used to simulate the typical use of the beams over longer periods of time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».