Static and dynamic vehicle load identification with lane detection from measured bridge acceleration and inclination responses
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The effects from passing vehicle's load on bridge are divided into two categories: static effect and dynamic effect. The static effect usually indicates the pseudo-static responses of the bridge caused by the vehicle gross weight while the dynamic effect means dynamic responses due to vehicle and bridge dynamic properties and bridge pavement roughness. Both effects need to be properly evaluated because the vehicle static weight is a governing factor in determining bridge's fatigue life while the dynamic part of the vehicle load tends to amplify the bridge responses. In this paper, a method based on an extended Kalman filter is proposed to identify vehicle static and dynamic load only from responses recorded by portable accelerometers, together with their transverse position, which affects the identification of the loads. Even though only accelerometers are employed as sensors, the bridge vertical acceleration can capture the dynamic load components and the inclination obtained from the projection of the gravitational acceleration in the longitudinal direction can capture the low-frequency component. The feasibility of the proposed method is proved through numerical simulation and an experimental test on a bridge. This paper makes full use of three-axis accelerometers to estimate vehicle's static and dynamic load considering the vehicle's passing route, thus solving the nonlinear problem caused by vehicle's transverse position. Moreover, the proposed method eliminates the need of using other devices like displacement sensor or strain gauges to obtain low-frequency components.
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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