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Enregistrement W4382700951 · doi:10.11159/iccste23.164

Development of Accurate Bridge Structure Strain Response Function Due to Temperature Changes Effect

2023· article· en· W4382700951 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammed El-Diasty, Maryam AlMazrouai, Mosbeh R. Kaloop

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference on Civil, Structural and Transportation Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Health Monitoring Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSultan Qaboos University
Mots-clésStrain (injury)Function (biology)Materials scienceBridge (graph theory)Structural engineeringEngineeringCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Monitoring bridges performance is a vital task to ensure their safety and to plan their maintenance operations. The bridges are affected mainly by the traffic loads and the environmental changes. The bridge behaviour can accurately be monitored with the known traffic loads changes; however, the environmental changes effect is crucial and challenging to monitor. The most significant environmental changes effect is mainly produced by the temperature changes. Therefore, this research investigates the temperature changes effect on the concrete bridge behaviour. The objective of this paper is to develop an accurate bridge stain model to precisely represent the temperature changes effect. The current state-of-the-art method for bridge strain modelling is developed in time domain. This paper proposed a frequency response method for bridge stain modelling where the model is developed in the frequency domain. The frequency-domain response method is significantly preferable than time-domain method because the low frequency band of interest can be easily selected in the modelling and the high frequency band (noise band) can be neglected. To examine the performance of the proposed frequency-domain bridge strain response model, the datasets were collected from strain and temperature sensors installed on the Fu-Sui Bridge, China. The frequency-domain bridge strain response model is developed using the Least Squares Frequency Transform (LSFT). The input to the frequency-domain bridge strain response model is the temperature changes and the output is the static strain data. The results shows that the significant strain response dynamic due to the temperature changes is in low frequency band (0.00 -0.15 Hz) with the peak value at 0.05 Hz for Fu-Sui Bridge case study. Moreover, the bridge strain impulse response can be accurately developed form the bridge strain frequency response using the Inverse Least Squares Frequency Transform (ILSFT). The significance of the developed impulse response is that it can be convolved with the temperature changes in time domain to estimate the strain response of the concrete structure due to the temperature changes in real-time mode. Consequently, the strain differences between the estimated strains and the measured strains are used to monitor any anomaly that can be interpreted as a sign of fatigue in the concrete structure under investigation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,703
Score d'incertitude au seuil0,617

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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