Evaluation of progressive damage in structures using tensor decomposition-based wavelet analysis
Notice bibliographique
Résumé
Effective monitoring and retrofitting of large-scale infrastructure subjected to natural hazards such as strong wind, severe earthquakes or man-made excitation are critical to ensure structural integrity and prevent any premature failure. With the aid of structural health monitoring, it is now possible to acquire rich vibration data, estimate the hidden structural information, and evaluate the existing structural performance. The nonstationary component of vibration response resulting from natural hazards poses difficulty in analysis using traditional modal identification methods that are based on the stationarity assumption of vibration response. Apart from the excitation-induced nonstationarity, inherent damages in the structure also cause frequency-dependent nonstationarity in the response. With such a combination of both amplitude and frequency-dependent nonstationary response, the modal identification becomes a significantly challenging task. In this paper, Cauchy continuous wavelet transform is integrated with the tensor decomposition to track time-varying characteristics of modal responses and detect any progressive damage. The proposed technique is validated using a suite of numerical studies as well as a laboratory experiment where the progressive damage is simulated in the members by heating them using a butane torch. Unlike detection of discrete damage, the proposed method is one of introductory approaches to assess progressive damage in structures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».