VIBRATION-BASED DAMAGE IDENTIFICATION OF REINFORCED CONCRETE ARCH BRIDGES USING KALMAN–ARMA–GARCH MODEL
Notice bibliographique
Résumé
To ensure safe operations of bridges, it is necessary to carry out the structural damage identification and safety assessment. To this end, this paper proposes a novel damage identification method based on structural health monitoring data, which is the combination of Kalman filter, autoregressive moving average (ARMA) model and generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) model. Firstly, the correlation between the system characteristics and the time series model is verified through the theoretical derivation of the system vibration equation. Secondly, Kalman filtering is used to preprocess the acceleration data and reduce the noise disturbance, by which a linear recursive ARMA model can be established to identify the structural damage. Then, a nonlinear recursive GARCH model is introduced to further improve the identification accuracy. Finally, the effectiveness of the proposed method is verified using the time history data obtained from the accelerated corrosion damage dynamic test of the reinforced concrete arch. The results show that: (1) the system vibrations are correlated with the time series model, whose residual variance ratio is demonstrated to be effective in identifying structural damage; (2) in the state of loading damage and corrosion damage, the identification accuracies of Kalman-ARMA are 32.8% and 75.8%, while those of the proposed method can reach 89.1% and 85.5%, respectively and (3) GARCH model can explain the heteroskedasticity hidden in the monitoring data, thereby further improving the accuracy of damage identification. Therefore, the proposed method may provide an innovative measure to assess the bridge structural condition in practice.
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 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 ».