Finite element model updating for the dynamic response of continuous deck railway viaducts leading to efficient digital twins
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bridges and viaducts are key infrastructure elements within high speed railway lines, for which dynamic actions due to traffic are one of the main actions for design of new structures or evaluation of existing ones. This paper describes techniques based on experimental measurements and numerical finite element models leading to efficient digital twins, to be used for predictive maintenance, within the framework of an innovative prototype for a continuous predictive maintenance system installed in the La Marota 381 m long viaduct, in the high-speed line between Córdoba and Málaga in Spain. This system includes both model-based methods as well as data-based methods for maintenance decisions. Here we focus on the work for model-based acceleration performance, comparing in real time measurements from accelerometer sensors and predictions from a digital twin. The digital twin is an autonomous structural modal analysis software derived from a finite element model previously calibrated with Operational Modal Analysis experimental data. Results obtained from 3 representative high-speed trains are shown and compared in terms of root-mean-square (RMS) and moving window RMS of accelerations between the measured and numerical predictions. These allow to establish criteria and thresholds for predictive maintenance alerts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».