Structural health assessment of bridges by long-term vibration monitoring and automated operational modal analysis
Notice bibliographique
Résumé
The goal of Vibration based structural health monitoring (VBSHM) applications is reliable and consistent non-destructive condition assessments of civil engineering structures. The main objective of this thesis is to contribute to, and to expand on, the current knowledge of VBSHM, with a focus on both the practical aspects such as instrumentation, data collection, data management and large scale data processing, and on the theoretical aspects such as advanced analysis and interpretation through improved system identification, automated operational modal analysis and long-term tracking of modal estimates which will lead to proper condition assessment. The Confederation Bridge's long-term remote vibration monitoring project in eastern Canada provides an important backdrop for the work described in this thesis. The path to reliable and consistent condition assessments from vibration response measurements is through a thorough understanding of the causes of uncertainties and variability in the analysis results. The well-established Stochastic Subspace Identification (SSI) technique is improved and automated to reduce the uncertainty associated with computation and human error. A new Automated Inline Full Space Identification (AI-FSI) technique which integrates all aspects of automated modal parameter estimations (MPE) and modal tracking is presented in this thesis. With the new tools integrated in the third version of the signal processing platform for analysis of structural health (SPLASH), the processing and analysis of all the historical data collected by the Confederation Bridge monitoring project since 1998 was completed. This represents over 250000 logger files, 40000 hours of recording and 28TB of raw and processed data collected over 20 years. Several possible sources of environmental and operational variability are identified and quantified. Through multiple regression analysis it has been shown that these identified sources of variability can explain between 24% and 53% of the variations observed in the estimated modal frequencies (depending on the mode). This is a significant finding that can further improve damage identification techniques that use modal features. A novel approach using a change point algorithm to detect mean shifts in the residual frequencies attributable to possible damage is successful in identifying small shifts in frequencies (from 0.68% to 0.95% of mean frequency).
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) | 0,001 | 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 ».