A Study on 3D Digital Modelling Methods for Existing Steel Structures using Point Cloud Data and Eddy Current Measurements
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a method to efficiently construct 3D models that reflect the current condition of existing steel structures, including areas that have been retrofitted due to corrosion, and thus improve structural analysis and maintenance.The proposed approach uses a terrestrial 3D laser scanner to capture geometric features and generate dense point cloud data.Based on this data, numerical models were developed to reflect actual damage and repair conditions.To evaluate this method, a case study was conducted on a steel tubular column located in a coastal environment, subsequently subjected to corrosion and multiple reinforcement interventions.This study examined whether the model could accurately represent complex surface conditions, such as irregularities due to damage or retrofit.Since internal features such as overlapping plate thicknesses cannot be captured by 3D scanning, pulsed eddy current testing, a non-destructive testing method, as a complementary method for obtaining internal information.It was found that internal geometry and material thickness could be estimated, thus enabling a greater understanding of actual structural conditions.By combining external surface modelling using point cloud data with internal inspections carried out via eddy current testing, the proposed workflow offers a practical solution for modelling in steel structure deterioration.The results demonstrate the potential of this integrated approach to improve both accuracy and efficiency of structural assessments and consequently support better decision-making in infrastructure maintenance and lifecycle management.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
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 ».