Monitoring 3D movement of structures and soil masses using fiber optic cables under the notion of finite element method
Notice bibliographique
Résumé
Conventional methods and distributed fiber optic sensing (DFOS) are increasingly adopted in monitoring soil-structure interaction projects (pile foundations, retaining structures, underground stations). Despite their wide application in two-dimensional (2D) problems, a straightforward applicability to three-dimensional (3D) cases has not proved feasible. With the aim to extend the applicability of DFOS in Civil Engineering projects experiencing three-dimensional movements such as large dams, tunneling, and many other cases where soil deformations are determinant for the response of related structures, a new method is proposed in this paper. The fundamental principle of the method arises from the use of the notion of the finite element analysis (FEA), where the real space of a fiber optic carrier is subdivided into elements bijectively related to a master element. The method was implemented in a Python code and validated against a simplified two-dimensional laboratory test associated with high-resolution data (±1.0 μ ε) and noiseless strain data generated from 3D finite element analyses. The sensitivity of the method to noisy data, associated with realistic conditions and the resolution of DFOS analyzers, was further investigated, revealing the limits of the method’s applicability and the factors affecting the accuracy and reliability of the resulting 3D displacement predictions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».