LEVANTAMENTO E CADASTRAMENTO DE PATOLOGIAS ESTRUTURAIS UTILIZANDO FOTOGRAFIAS TERMOGRÁFICAS E DRONES NA COMPOSIÇÃO DE BANCO GEOGRÁFICOS
Notice bibliographique
Résumé
Os materiais que compõe toda estrutura sofrem processos de deterioração, sofrendo alterações em suas propriedades e no seu comportamento, podendo ocasionar a perda do desempenho estrutural face aos estados limites últimos e de serviço. Caso não seja seguido um plano de manutenção e a estrutura necessite de intervenções ou que haja restrições em seu uso, essas medidas acarretarão em prejuízos. Busca-se com esta pesquisa avaliar Obras de Artes Especiais (OAE), levantando suas manifestações patológicas com auxílio de câmeras termográficas, afim de avaliar a implementação de um plano de manutenção. Utilizou-se a metodologia GDE/UnB, método que tem como objetivo quantificar o grau de degradação de uma estrutura para a realização das inspeções e para a estruturação do banco de dados geográfico. Através do desenvolvimento das inspeções, estruturação dos dados coletados em campo e calculando o grau de deterioração da estrutura, com base na metodologia GDE/UnB, verificou-se que os viadutos inspecionadas necessitam de intervenções imediatas a fim de restaurar suas propriedades e características estruturais iniciais, devolvendo-as ao desempenho estabelecido em projeto. Em comparação com os resultados encontrados por Verly (2015), pesquisador que outrora realizou inspeções nas mesmas OAEs em tela, verificou-se, de maneira geral, um aumento no grau de degradação das estruturas. Esse indicador revela a evolução face ao tempo das anomalias já presentes em 2015, bem como o surgimento de novas. Por fim, espera-se que este trabalho colabore evidenciando a importância da utilização de mecanismos tecnológicos para o auxílio em inspeções, a importância da inspeção como forma de mitigação de manifestações patologias, busca-se também, que as análises aqui desenvolvidas sirvam para a tomada de medidas visando a recuperação das estruturas analisadas
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».