Innovative multi-setup modal analysis using random decrement technique: a novel approach for enhanced structural characterization
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper introduces a novel multi-setup merging method and assesses its performance using simulated response data from a Finite Element (FE) model of a five-storey frame and experimental data from a cantilever beam tested in a laboratory setting. Design/methodology/approach In the research conducted at the Central Building Research Institute (CBRI) in Roorkee, India, a cantilever beam was examined in a laboratory setting. The study successfully extracted the modal properties of the multi-storey building using the merging technique. Identified frequencies and mode shapes provide valuable insights into the building's dynamic behavior, which is essential for structural analysis and assessment. The sensor layout and data merging approach allowed for the capture of relevant vibration modes despite the limited number of sensors, demonstrating the effectiveness of the methodology. Findings The results show that reducing the number of sensors can impact the accuracy of the mode shapes. It is recommended to use a minimum of 8 sensor locations (every two floors) for the building under study to obtain reliable benchmark results for further evaluation, periodic monitoring, and damage identification. Originality/value The results demonstrate that the developed algorithm can improve the system identification process and streamline data handling. Furthermore, the proposed method is successfully applied to analyze the modal properties of a multi-storey building.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle