Non-intrusive bridge weigh-in-motion: integrating geophones and strain sensors for accurate vehicle characterization.
Notice bibliographique
Résumé
This study introduces an innovative Bridge Weigh-in-Motion (BWIM) approach, utilizing a geophone, a novel sensor in the field of Structural Health Monitoring (SHM). Vehicle overloading poses a serious threat to bridge safety and service life. Loaded vehicles exert excessive stress on bridge decks, road pavements, and girders, leading to accelerated degradation of bridge structural components. Therefore, accurate information regarding real traffic loads, especially heavy vehicles, is critical for assessing bridge health. The proposed BWIM system combines geophones and strain sensors to accurately determine axle loads, axle spacing, and Gross Vehicle Weight (GVW) in regular traffic flow. The research methodology consists of bridge span instrumentation, data acquisition, processing, storage, and analysis, detailing the methods for extracting vehicle characteristics from measured bridge responses. Validation is done with field experiments on a real instrumented bridge in Winnipeg, Canada. This study focuses on loaded trucks. Velocity measurements exhibited an error range of -5% to 3.8%, with a confident 95% interval of -0.4% to 0.54% and an R2 value of 0.95, based on a sample of 64 vehicles. GVW calculations demonstrated an error range of -4.6% to +3.2%, and 95% confidence interval of -2.7% to 3.2%, derived from 6 runs of known GVWs. Axle detection accuracy was 95%, assessed across a sample of 41 trucks exceeding 150 kN in GVW. Axle spacings and loads were calculated in the error ranges of -10.52% to 7.8% and -4.97% to 10.48%, respectively. Confidence intervals for these metrics ranged from -2.4% to 3.2% and 1.05% to 8.6%, respectively. This study offers a contribution to the domain of SHM and Civionics, providing a reliable solution for axle detection of loaded trucks and assessing real traffic loads on instrumented bridges.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».