Applicability of 3D laser scanning and close-range photogrammetry for geotechnical laboratory tests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Non-contact surveying strategies such as terrestrial laser scanning (TLS) and digital close-range photogrammetry (DCRP), have recently become popular as surveying techniques due to their rapid deployment and high accuracy. The critical issue that researchers typically face is the limited number of LVDTs or dial gauges available in laboratories, and occasionally it might be physically challenging to install several gauges in the testing facilities. Consequently, the primary objective of this paper is to examine the present viability and benefits of employing TLS and DCRP techniques in monitoring geotechnical applications. Calibration of these methods was performed through two laboratory tests: (1) monitoring of secant pile walls (SPW) as well as the soil movements; and (2) axial compression tests on SPW. The findings reveal that the discrepancy between traditional measurement methods and the TLS approach is less than 3.0%, whereas the difference between traditional methods and DCRP is under 1.8%. Furthermore, both DCRP and TLS techniques are capable of precisely tracking initial deformations, geometric irregularities, deficiencies in the samples (including pre-buckling phenomena), and deformations of the soil tank at each stage of loading. In conclusion, TLS and DCRP methods were found to offer accurate and advantageous alternatives for geotechnical monitoring, notably their capacity for the automatic collection and analysis of an unlimited number of measurement points.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».