Crowdsensing-based bridge vibration monitoring using a sparse network of random mobile sensors: Theory and numerical verifications
Notice bibliographique
Résumé
Vibration monitoring of bridges is essential for the safety and maintenance of transportation infrastructure. Traditional methods rely on placing sensors directly on bridges, a process that is often costly and difficult to scale. An emerging alternative involves utilizing sensors mounted within vehicles as they traverse the bridge. However, this approach often faces challenges with continuous monitoring due to the limited time vehicles spend on the structure. This paper presents a novel framework for predicting bridge responses and identifying its modal characteristics through the crowdsensing of sparse vibration data from a network of vehicles traversing the bridge. The framework employs vehicles’ body accelerations and positional data to estimate bridge responses at distributed virtual fixed sensing nodes (VFSNs). By randomly selecting some vehicles as sensing agents at sequential timestamps, it ensures a reliable and continuous flow of data. Additionally, the framework mitigates the influence of road roughness and vehicle dynamics by utilizing residual contact-point responses between the rear and front axles of the sensing vehicles. Simulations of a three-span bridge under realistic traffic conditions, including road roughness and vehicle–bridge interaction, were conducted to validate the framework’s accuracy. Despite an 80% data missing rate and relying on only two sensing agents along with 17 VFSNs, the framework successfully identified the first three modes of the bridge with MAC values above 95% and natural frequencies with relative errors below 3%. Response predictions showed an accuracy exceeding 70%. Various factors were investigated, including traffic speed, the number of sensing agents and VFSNs, ambient noise effects, and the impact of the random vehicle selection process. The results confirmed the robustness of the framework against ambient noise and randomness in sensing agent selection. The optimal configuration was identified as two sensing agents and 17 VFSNs.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».