Damage detection of multi-girder bridge superstructure based on the modal strain approaches
Notice bibliographique
Résumé
The research described in this paper focuses on the application of modal strain techniques on a multi-girder bridge superstructure with the objectives of identifying the presence of damage and detecting false damage diagnosis for such structures. The case study is a one-third scale model of a slab-on-girder composite bridge superstructure, comprised of a steel-free concrete deck with FRP rebars supported by four steel girders, similar to North Perimeter Red River Bridge in Winnipeg, Manitoba. The modal test data of the slab-on-girder specimen are analyzed by two mathematical methods and Mindlin approach. The Mindlin approach uses a small number of sensors and only the fundamental mode of vibration to obtain the modal strains. The unit-area normalization method produces a more precise damage patternbased on the Mindlin approach than the widely used unit-norm method and is thus a superior method for locating damage in multi-girder bridge structures. A new method is proposed to distinguish the false damage diagnosis that is common in multi-girder systems. Based on the invariant stress resultant theory and direct stiffness assumptions, a level III damage detection process is applied successfully to indicate damage localization and severity estimation of the damaged girder.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».