Operational data collection and analysis for a smart 3D-printed footbridge
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper presents the structural monitoring results of the world's first 3D-printed steel footbridge, using a fixed sensor network built into the bridge, to better understand both the behaviour of this novel structure and the way it is used. Design/methodology/approach The bridge was publicly exhibited and then installed for two years in central Amsterdam. The main features of the sensor network installed to monitor its behaviour are described. The bridge's behaviour was studied using a combination of labelled data collected in controlled conditions at the University of Twente and long-term monitoring during normal use in Amsterdam. Findings The data collected show that thermal behaviour can be effectively decoupled from the response of the bridge due to pedestrian loading and that the pedestrian movements captured by camera can be anonymized as coordinates, which can be correlated with the loads and strains produced by those pedestrians. The Pearson correlation condition is used to identify the type of movement on the bridge, effectively distinguishing between heel-drops, running and walking movements. Originality/value The richness of such a dataset is demonstrated, measured using embedded sensors and Internet of Things technology. Analysis of these measurements gives insights into the behaviour of a unique large 3D-printed steel structure and the use of a busy piece of urban infrastructure more generally.
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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 ».