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Enregistrement W2328368259 · doi:10.1061/9780784412848.028

Critical Issues, Condition Assessment and Monitoring of Movable Bridges: Image Processing for Open Gear Monitoring

2013· article· en· W2328368259 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueStructures Congress 2013 · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInfrastructure Maintenance and Monitoring
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBridge (graph theory)Condition monitoringComputer scienceLubricationEngineeringConstruction engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Movable bridges are one of the least studied bridge types. In this paper, examples from a movable bridge evaluation study are presented based on the research conducted on a movable bridge in Florida over the last several years. Movable bridges face operational and maintenance challenges mainly due to complex structural, mechanical and electrical systems which, at the same time, provide their versatility. Although there are a few studies focusing on movable bridges, none of these studies provide a complete list of the problems related to the condition of movable bridge populations in conjunction with possible monitoring applications specific to these bridges. This study summarizes these issues related to movable bridges considering both the structural and mechanical components. After presenting the design and implementation of a monitoring system to a representative bascule bridge, analysis of image data for evaluating the lubrication levels in an open gear is presented. The findings from this analysis are compared with the maintenance logs. It is shown that continuous monitoring may provide invaluable information about safe, reliable and cost-effective operation and maintenance of movable bridges.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,271
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,314 · 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