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Enregistrement W2943929529 · doi:10.3390/infrastructures4020021

Effect of Scour on the Natural Frequency Responses of Bridge Piers: Development of a Scour Depth Sensor

2019· article· en· W2943929529 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInfrastructures · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésBridge scourCantileverGeotechnical engineeringPierBridge (graph theory)Finite element methodVibrationNatural frequencyStructural engineeringGeologyEngineeringEnvironmental scienceAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Local scour is the removal of soil around bridge foundations under the erosive action of flowing water. This hydraulic risk has raised awareness of the need for developing continuous monitoring techniques to estimate scour depth around bridge piers and abutments. One of the emerging techniques is based on monitoring the vibration frequency of either bridge piers or a driven sensor in the riverbed. The sensor proposed in this study falls into the second category. Some unresolved issues are investigated: the effect of the geometry and material of the sensor, the effect of the embedded length and the effect of soil type. To this end, extensive laboratory tests are performed using rods of different materials, with various geometries and lengths. These tests are conducted in both dry sand and a soft clayey soil. Since the sensor will be placed in the riverbed, it is crucial to evaluate the effect of immersed conditions on its response. A numerical 3D finite-element model was developed and compared against experimental data. This model was then used to compute the ‘wet’ frequencies of the sensor. Finally, based on both the experimental and numerical results, an equivalent cantilever model is proposed to correlate the variation of the frequency of the sensor to the scour depth.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,233 · 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