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Enregistrement W3123734846 · doi:10.1177/1045389x20983886

Measure point arrangement strategy for in-service continuous girder bridge SHM with consideration of structural robustness (Special Issue of ICAST 2019)

2021· article· en· W3123734846 sur OpenAlexaff
Qiwen Jin, Zheng Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Intelligent Material Systems and Structures · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Health Monitoring Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesHenan University of Technology
Mots-clésRobustness (evolution)Structural health monitoringGirderStructural engineeringBridge (graph theory)Span (engineering)EngineeringMeasure (data warehouse)Computer scienceData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In-service bridges, under long-term service operational environment, are usually accompanied by different damage types. Traditional method for the measure point arrangement of in-service bridge SHM is usually based on engineering experience. A large number of SHM sensors are usually arranged on the structure, followed by a high engineering cost and a heavy maintenance task. These sensors will also produce large amounts of data, creating a challenge for operators requiring to deal with data processing in an effective manner. This study serves as a part of the series of studies on the measure point arrangement strategy of in-service bridge SHM. In this study, the SHM sensor measure point arrangement of in-service continuous girder bridge (a common structural style of high way bridge in China) is proposed. Two-span continuous beam, three-span continuous beam, and four-span continuous beam are taken as examples. Detailed comparison and verification are also performed with consideration of numerical simulation and previous studies. Different traffic speeds and different bridge spans are considered. The effect of different damage locations and different damage degrees are analyzed in detail. This study shows that a general similar trend can be observed for the structural robustness of in-service continuous girder bridge. The elements with smaller structural robustness of this kind of bridge are basically located around the middle cross section of side spans (first span and last span), followed by the middle span. Moreover, the numerical value of structural robustness of different elements in a continuous girder bridge is significantly different from each other, due to the complexity of the joint effect of different traffic speeds and damage locations. Therefore, the measure point should be generally arranged at the side span firstly, followed by the middle span. With consideration of the specific traffic speed and damage location in engineering application, a detailed analysis is also proposed for the further optimization of SHM sensor measure point arrangement. Once the elements are arranged in order of the numerical value of structural robustness, the SHM sensor measure point arrangement of this kind of bridge can be more targeted, and the number of sensors can also be greatly reduced.

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 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 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 enseignants0,440
Score d'incertitude au seuil0,627

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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