Energy savings in transportation: Setting up an innovative SHM method
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.
Notice bibliographique
Résumé
Transportation systems are gradually changing. Innovative solutions are provided by automotive industries, construction firms, computer-aided pavement management systems, sensor-based structural health monitoring (SHM) systems, and international regulations. This calls for efforts and studies aiming at finding a trade-off between the ever-growing request of innovation (smart cities), and the never-ending depletion of resources and energy. Energy savings in road infrastructures can be pursued through: 1) construction process optimization; 2) traffic management improvement; 3) vehicle optimization; 4) recycling and reuse of construction materials; 5) innovative materials; 6) energy harvesting; 7) smart roads; 8) maintenance and rehabilitation optimization through SHM methods and technologies. The objective of the study is to set up an innovative SHM method aiming at achieving energy savings in transportation in terms of Pavement Management System (PMS) optimization. The new method here setup was implemented through an experimental investigation. A microphone was placed on different road pavements, impulse loads were produced by a Light weight Deflectometer, LWD, and vibro-acoustic signals were recorded and analyzed in the pursuit of assessing the structural condition of the pavement. Using this knowledge to improve the management process of transportation infrastructures, it is expected that safer, more resilient, and less energy-consuming assets will be provided.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 découle