MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2974654475 · doi:10.4236/pos.2019.102002

Rigid Bridges Health Dynamic Monitoring Using 100 Hz GPS Single-Frequency and Accelerometers

2019· article· en· W2974654475 sur OpenAlexaff
João Olympio de Araújo Neto, Jorge Luiz Alves Trabanco, Ana Paula Camargo Larocca, André Luiz Cunha, Marcelo C. Santos

Notice bibliographique

RevuePositioning · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Health Monitoring Techniques
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésAccelerometerGlobal Positioning SystemStructural health monitoringAcousticsComputer scienceEngineeringPhysicsElectrical engineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents the modal frequency recordings of a rigid bridge, monitored by the GPS receivers (Global Positioning System) with a data recording rate of 100 Hz and accelerometers. The GPS data processing was performed through the double-difference phase, using the adjusted interferometry technique (i.e. phase residue method—PRM®). In the method, the double-difference phase of the carrier L1 is realized by using two satellites only, one was positioned at the zenith of the structure and the other satellite was positioned near the horizon. The results of the parametric adjustment of the PRM observations were finalized through software Interferometry, mathematical algorithm were applied and compared with the accelerometer. The comparison served to validate the use of GPS as a fast and reliable instrument for the preliminary monitoring of the dynamic behavior of the bridge, road artworks which are common in several countries, especially in the Brazilian road network. The data time series from the GPS and accelerometers were processed using the Wavelet. The detection of frequencies means that the combination of 100 Hz GPS receivers and the PRM allows detecting vibrations up to 5 mm. It presented significant results which were never obtained by the Fourier Transform.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,273 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePositioningMême sujetStructural Health Monitoring TechniquesTravaux en français237 207