The Stretching Method for Vibration‐Based Structural Health Monitoring of Civil Structures
Notice bibliographique
Résumé
This article newly proposes the application of the stretching method, that is used in geophysics for detecting variations in the velocity with which waves propagate in the earth's crust from seismic noise recordings, in the context of vibration-based Structural Health Monitoring (SHM) of civil structures. The result is a computationally efficient long-term vibration-based SHM tool, that follows the current trend of using a very limited number of sensors permanently installed on site to measure operational structural responses for the purpose of damage detection. In the SHM setting, the proposed method aims at a direct identification of small permanent shifts in the natural frequencies of the structure in a changing environment, which is achieved by maximizing the correlation coefficient between a reference waveform, computed in a training reference period in which the structure is assumed to be undamaged, and a stretched version of the same waveform evaluated at the current time. The comparison is performed in the frequency domain and the waveform of interest is obtained from cross-correlations of the ambient vibration measurements. More specifically, in the case of multiple sensors, the waveform can be either the cross-power spectral density of the signals recorded by a pair of sensors, or the largest singular value of the spectral matrix of the measurements. It follows that the method can be regarded as an extension of the classic Frequency Domain Decomposition (FDD). A key feature of the proposed stretching method is mitigating the effects of environmental fluctuations by time domain averaging of cross-correlations over a proper period of time, before taking their Fourier transform to estimate the spectral densities. Such a time domain averaging is carried out in a relatively long period of time for estimating the reference waveform, whereas it is carried out in a shorter time for estimating the current waveform. The main features of the proposed methodology are its very low sensitivity to environmental fluctuations, resulting in a quite short training period length, and its low computational cost, which could be compatible with a direct integration within smart sensors with embedded electronics. The performance of the method is illustrated in the case study of an Italian historical monumental bell tower that has been monitored by the authors for more than 1 year.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».