Reference-Free Vibration-Based Damage Identification Techniques for Bridge Structural Health Monitoring—A Critical Review and Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Bridges are designed and built to be safe against failure and perform satisfactorily over their service life. Bridge structural health monitoring (BSHM) systems are therefore essential to ensure the safety and serviceability of such critical transportation infrastructure. Identification of structural damage at the earliest time possible is a major goal of BSHM processes. Among many developed damage identification techniques (DITs), vibration-based techniques have shown great potential to be implemented in BSHM systems. In a vibration-based DIT, the response of a bridge is measured and analyzed in either time or space domain for the purpose of detecting damage-induced changes in the extracted dynamic properties of the bridge. This approach usually requires a comparison between two structural states of the bridge-the current state and a reference (intact/undamaged) state. In most in-situ cases, however, data on the bridge structural response in the reference state are not available. Therefore, researchers have been recently working on the development of DITs that eliminate the need for a prior knowledge of the reference state. This paper thoroughly explains why and how the reference state can be excluded from the damage identification process. It then reviews the state-of-the-art reference-free vibration-based DITs and summarizes their merits and shortcomings to give guidance on their applicability to BSHM systems. Finally, some recommendations are given for further research.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».