Advances in intelligent long-term vibration-based structural health-monitoring systems for bridges
Notice bibliographique
Résumé
The true realization of the benefits of vibration based structural health monitoring (VBSHM) in real-world applications is acquired through long-term continuous monitoring so that one can attain a detailed grasp of the behavior of the monitored structure. The challenges in long-term continuous VBSHM include: the large volume of accumulated monitoring data; the effective extraction of engineering information amid the influences of noise and uncertainties embedded in the monitoring data; maintaining continuity and consistency in the long-term monitoring data considering that the system and instrumentation may change due to sensor failure or renewal due to advances in sensing technologies. To meet these challenges, this paper presents recent research that has resulted in the development of a framework and specialized signal processing and data analytic tools for long-term continuous VBSHM suitable for real-world monitoring applications of structures in the field. These include efficient tools for large scale intelligent data processing and analysis, management of monitoring database and extracted information relevant to the structural health of the monitored structure. The novel Automated In-Line Full Space Identification (AI-FSI) method is presented to address the needs and challenges associated with long-term continuous VBSHM, such as the automation of all data processing and analysis operations including modal parameter estimations and mode tracking, and the need of minimizing the measurement and computational uncertainties and variability in the operational modal analysis results. A smart self-diagnostic system for the monitoring of the health of the data collection sensors and monitoring system has also been developed that will allow the consistent use of the monitoring data of different sensor configurations and era in the monitoring project. Examples on the efficiency of analyzing the monitoring data collected over 20 years from the Confederation Bridge monitoring project in Atlantic Canada by using the developed novel framework and data analytic tools are presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».