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Enregistrement W4402738631 · doi:10.1016/j.compind.2024.104189

Development of immersive bridge digital twin platform to facilitate bridge damage assessment and asset model updates

2024· article· en· W4402738631 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueComputers in Industry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématique3D Surveying and Cultural Heritage
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusOkanagan College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBridge (graph theory)Asset (computer security)Computer scienceEngineeringConstruction engineeringHuman–computer interactionForensic engineeringComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conventional infrastructure asset management practices have heavily relied on static data collection and suffered from decision lags. Though advanced Structural Health Monitoring (SHM) systems were extensively explored based on multi-functional sensor deployment, asset model updating has not been achieved to facilitate timely and effective decision-making of infrastructure managers due to a lack of system integration. To address this challenge, this study develops the Immersive Bridge Digital Twin Platform (IBDTP) to allow infrastructure managers to automate the SHM processes of bridges and engage them in immersive decision-making processes based on Scan-to-BIM and Augmented Reality (AR) technologies. A novel 3D game engine is proposed as part of IBDTP and was tested using a single-span concrete arch bridge located in Poland. Results show that the measurement data collected and presented in IBDTP improves the infrastructure managers' accessibility to major damage data of the bridge to plan for future interventions. The functions of the IBDTP can be potentially scaled for different types of bridges and critical infrastructure, substantially improving the traditional SHM in terms of data management and 3D structural visualization.

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.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,328
Score d'incertitude au seuil0,540

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,188 · 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