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Enregistrement W2807741033 · doi:10.7939/r3t14tx5m

Investigation and Analysis of the New Walterdale Bridge to Develop a Structural Health Monitoring System

2015· article· en· W2807741033 sur OpenAlexaboutno aff
Aimee De Laurentiis

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Health Monitoring Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBridge (graph theory)Structural health monitoringComputer scienceEngineeringMedicineStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Structural Health Monitoring (SHM), a technique of applying sensors to a structure to monitor for damage, is becoming a good preventative and management application to use on new and existing infrastructure, such as bridges, in order to effectively monitor and evaluate their performance under various loading scenarios. The application of SHM can be a cost-effective solution, as it can decrease the cost of maintenance by allowing engineers to confirm their design assumptions and make well informed decisions on the extent of damage present. In order to do so, however, it is necessary to understand the actual behaviour of the structure and how the behaviour can best be measured. In Edmonton, Alberta, Canada, the century-old Walterdale Bridge has reached the end of its service life and is being replaced by a new bridge. The new Walterdale Bridge is a thrust-arch bridge that has been designed to meet the functional and aesthetic needs of users. It will be the first of its kind in Edmonton. In this project, a preliminary finite element (FE) model of the new bridge was modified and analyzed under design and predicted loading. A sensor layout was then developed that incorporates 199 sensors. Preliminary investigation into the accelerometer layout plan was conducted using the Complex Mode Indicator Function (CMIF) modal identification algorithm. This investigation found that global damage, such as a change in boundary conditions, can be detected more easily than local damage simulations, which would be expected using global measurement techniques. The ability to detect local damage was dependent on the severity of damage present and the locations of the sensors on the structure. As this damage detection analysis is preliminary, the ability to detect damage may change in further studies that incorporate other algorithms and measurement types.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,674

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,200 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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