Real-Life Investigations of Inverse Filtering for Frequency Identification of Bridges Using Smartphones in Passing Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
This paper puts forward a real-life assessment of a novel inverse filtering methodology to extract bridge features from acceleration signals recorded on smartphones in the passing vehicles. The vibration of a moving vehicle is affected by various features, such as suspension and speed. This study focuses on filtering out these effects from the signals to extract bridge frequencies as the vehicle crosses the bridge. Hence, the spectrum of the vibration data recorded on the vehicle when moving off the bridge is employed to form an inverse filter which removes the vehicle-related frequency content. Since the speed of the vehicle is found to be one of the most effective factors in the filter design in our previous studies, a database of the off-bridge vibrations is built for different speeds. Later, when the same vehicle is moving on the bridge, the corresponding inverse filter is applied to the recorded on-bridge data to suppress the vehicle frequencies and amplify the bridge frequencies. All the required data are recorded using the built-in accelerometer and GPS sensor of the smartphone, eliminating the need for any extra instruments. In addition, this approach considers each data source separately and designs a unique filter for each data collection device within each vehicle, which makes it robust against device and vehicle features. As a result of the proposed methodology, it would be possible to monitor a large number of bridges using crowdsourced data collected from the smartphones in the vehicles. Such methodologies are expected to improve the sustainability and resiliency of our future infrastructure systems and future cities.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».