MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2581580799 · doi:10.1139/cjce-2016-0286

Virtual structural health monitoring and remaining life prediction of steel bridges

2017· article· en· W2581580799 sur OpenAlex
Donya Hajializadeh, Eugene J. OBrien, Alan O’Connor

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Health Monitoring Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBridge (graph theory)Structural health monitoringWeigh in motionStructural engineeringEngineeringSpan (engineering)Finite element methodCalibrationMoving loadComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study a structural health monitoring (SHM) system is combined with bridge weigh-in-motion (B-WIM) measurements of the actual traffic loading on a bridge to carry out a fatigue damage calculation. The SHM system uses the ‘virtual monitoring’ concept, where all parts of the bridge that are not monitored directly using sensors, are ‘virtually’ monitored using the load information and a calibrated finite element (FE) model of the bridge. Besides providing the actual traffic loading on the bridge, the measurements are used to calibrate the SHM system and to update the FE model of the bridge. The newly developed virtual monitoring concept then uses the calibrated FE model of the bridge to calculate stress ranges and hence to monitor fatigue at locations on the bridge not directly monitored. The combination of a validated numerical model of the bridge with the actual site-specific traffic loading allows a more accurate prediction of the cumulative fatigue damage at the time of measurement and facilitates studies on the implications of traffic growth. To test the accuracy of the virtual monitoring system, a steel bridge with a cable-stayed span in the Netherlands was used for testing.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,512
Score d'incertitude au seuil0,745

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,232 · 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