Field Test of a Shear Force Measurement Technique Using Fiber Optic Sensing under Variable Speed Truck Loading
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The measurement of reaction forces at bridge bearings would enable engineers tasked with maintaining bridges to detect potential damage to the bearing and bridge by detecting changes in the load distribution at the supports with time. Currently, measuring the load in the bearing requires sensors built into the bearing, which means that they are hard to repair when damaged and cannot be installed after the bridge is built (unless the bearings are replaced). A potential alternative is the use of distributed fiber optic sensors (DFOS) that could be used to measure curvature in the beams of a bridge, which can then be used to calculate the moment, shear, and ultimately reaction force due to live loading. To investigate this, a DFOS system was installed on a newly built steel girder bridge on a single beam near one of the piers. A series of load tests were undertaken using a truck with a known load and driving along the bridge directly over the instrumented beam at speeds ranging from pseudo-static up to 30 km/h. The maximum measured strain in the bridge beam was 15 microstrain, which was lower than can be measured with certain DFOS systems, and highlighted the need to select a system with appropriate accuracy and precision. The measured strains were used to calculate the beam shear at the pier as the truck moved across the bridge. These results were compared with a continuous beam and two grillage analyses, and it was found that, based on the continuous beam model, about 25% of the total truck load was being carried by the beam, which was lower than the code live load distribution factor suggested. The grillage models provided better estimates of load spreading but were still conservative and dependent on the choice of transverse stiffness.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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