Damages Identification Methodology of Unseen Reinforced Concrete Foundations Using Error Analysis of Transfer Resistance
Notice bibliographique
Résumé
Natural disasters such as earthquakes and tsunamis have constantly proved the fragility of infrastructures and shown the complexity of strong ground motion generation.To reduce the vulnerability of infrastructures, numerous methodologies have been developed to extract detailed information from the earthquake source mechanism to provide rational earthquake hazard information and use it as input for structural vulnerability assessment.A common practice after a destructive earthquake occurs is to observe and analyse the damage mechanisms on the structures distributed in the damage zones, aiming to comprehend and infer the process and reasons for such destructive damages.To later upgrade the seismic standards for structural analysis and engineering design practices from the outcomes of the lesson learned from this devastating experience, to level up decision-making associated with diagnosis and strengthening of vulnerable infrastructures, and to contribute to decision-making related to strengthening of infrastructures, susceptible to earthquake damages, we proposed an earthquake damages detection methodology for unseen underground bridge infrastructures based on transfer resistance as essential measurement, and combined along with seasonal external effects, and error analysis; to consider the dispersive and propagation nature of uncertainty, and account for correction factors, respectively.To unravel the dimensional and intrinsic error associated with the fracturing area within the foundation and observed over the residual power spectrum.In general, we detected the earthquake damage zone when the reinforcement mesh was exposed and surpassed by the rupture zone.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».