Detection of Buried Timber Trestles Using Surface Waves
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents results from multi-channel analysis surface waves tests (MASW) conducted on an earth embankment to detect the location of rotten buried trestles in two different sections (A and B). In Section A, the locations of the trestles are known as well as the soil properties; thus, this section is used for calibration purposes. In Section B, the trestle locations are unknown. A seismic array of 24 geophones with a geophone spacing of 0.5 m is used. Different signal processing techniques were used for the analysis of surface waves to compute dispersion curves, power spectral density functions, distance-frequency contour plot, and wavelet transforms. Numercial and experimental results show that MASW tests were able to detect the location of buried trestles. MASW tests with a low-energy source (sledgehammer test) clearly show the location of buried trestles. Timber trestles can be detected by plotting the mean square value of the vibration energy. The effects of the trestles are also observed in the dispersion curves, the distance-frequency contour plot, and the Morlet wavelet transform. Not all source locations showed the location of timber trestles, likely because of the stronger effect of the ballast layer in this test.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».