Morphological Filtering of SHM Datasets
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
This article reports on our success in applying a mathematical morphology approach, normally used in image processing, to SHM data collected from the Red River North Perimeter Bridge in Winnipeg, Canada. This data is modeled as the sum of the true structural response, together with an undesirable temperature dependent strain and a strain offset. A single reference gauge was installed on the structure with the intent of tracking and removing the latter two effects. In practice, however, that approach failed to yield satisfactorily corrected datasets. Further attempts were made to use basic envelope detection or simply high pass filtering to remove the slowly varying components of the data. Both of these methods show some promise but did not perform sufficiently well to be of practical use. In place of the previous approaches, a modified form of envelope detection was implemented that applies morphological operators to the recorded strain signal. In this study the operators opening and closing were used, which are based on the more fundamental operations of erosion and dilation. When processing SHM data, the opening and closing operations were applied in pairs: opening-closing, and closing-opening. Doing so removes the important strain event activity from the original signal leaving only the background response. It is then possible to subtract this background response from the original signal to produce a cleaned signal. This approach can be applied equally well to signals with significant background trends and to signals with no discernible trend, without the risk of corrupting the key features of the data in either case. This means that the technique can be applied indiscriminately as a general pre-processing step to clean SHM measurements before further analysis is carried out. Having such a generally applicable method is important as it simplifies the data processing by avoiding the need to perform separate, case-based, procedures on the data streams.
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 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