Subway train-induced noise and vibration in buildings: predictions and measurements
Notice bibliographique
Résumé
Urbanization ensures that noise and vibration from rail and metro lines will continue to be an important field of research as structures coexist with nearby rail lines. The transmission of train-induced noise and vibration through building remains an active field of research. This ongoing research is largely due to the complexity of modelling the transmission of broadband vibration through the soil, into the building’s foundation, and within the building itself. There are numerous approximate methods, empirically-derived models, and detailed finite-element approaches available to predict train-induced vibration levels within buildings; however, the uncertainty associated with these predictions remain large, and few have been extensively evaluating with measurements. The current study investigates the transmission of noise and vibration in a 17-storey reinforced concrete building located adjacent to the Toronto Transit Commission (TTC) Bloor-Danforth (Line 2) and Yonge-University (Line 1) lines. Vibrations are measured on the building’s foundation adjacent to the metro lines, and simultaneously, noise and vibration levels are measured on three elevated floors. Several dozen train passes are recorded over a measurement period of a few hours, and they are observed to be the dominant source of noise and vibration within the building. In this paper, the results of the measurement program are presented, and are compared to simple rail vibration and noise prediction methodologies. These measurements add to the limited but growing body of published in-situ measurement data that is necessary to evaluate predictive models for train-induced vibrations.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».