Fiber Bragg grating (FBG)-based sensors: a review of technology and recent applications in structural health monitoring (SHM) of civil engineering structures
Notice bibliographique
Résumé
Structural health monitoring (SHM) has become increasingly common in assessing built structures and the ongoing monitoring of older ones, whether for preventive maintenance applications or for assuring the integrity of deteriorating structures. Several sensing technologies have been developed and utilized for these applications. Over the past two decades, optical fiber sensors (OFS) have been utilized in various civil engineering projects due to their inherent advantages. This includes properties such as lightweight, size, immunity to electromagnetic interference (EMI), corrosion resistance, and embedding capability. Several monitoring systems based on OFS have been developed to measure and assess real-time data of various civil infrastructures continuously. Since its inception, Fiber Bragg grating (FBG) has been an ideal candidate for OFS technology; currently, most OFS systems use FBG. Due to its inherent characteristics and potential applications, considerable efforts and advancements have been made in the FBG-based sensing field. One of the most developed FBG sensors is strain OFS. Not just because of their benefits compared to the traditional strain gauge but also because of their high sensitivity and low cost. FBG strain sensors acquire an essential share of the SHM market. This review paper aims to give a general understanding of the basic principles of FBG sensors, advances in sensing and data processing techniques, developments of novel optical fiber sensors, temperature compensation techniques, and practical applications of FBG sensing technology in SHM. Moreover, this paper aims to contribute to the existing knowledge by highlighting the evolving landscape of FBG sensors and suggesting potential research areas in the context of SHM.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».