A Workflow for Integrating Point Cloud Data and Eddy Current Measurements into 3D Digital Modelling of Existing Steel Structures
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a workflow that integrates point cloud data and pulsed eddy current measurements for developing 3D digital models that accurately represent the actual condition of existing steel structures, including areas affected by corrosion and subsequent retrofitting.The proposed workflow combines external geometric information obtained through terrestrial 3D laser scanning with internal material and thickness information derived from pulsed eddy current testing, thereby enabling both surface and subsurface conditions to be incorporated into a unified digital modelling framework.To evaluate its feasibility, a case study was conducted on a steel tubular column located in a coastal environment that had experienced corrosion and multiple reinforcement interventions.The workflow was applied to construct a finite element model capable of reproducing complex geometries and variable plate thicknesses caused by damage and repair, demonstrating the applicability of the proposed modelling process to deteriorated steel members.In addition, laboratory experiments were performed to examine the applicability of pulsed eddy current testing for estimating the thickness of overlapping steel plates, which cannot be captured by laser scanning alone.The results confirmed that the eddy current technique can provide internal information necessary for complementing point cloud-based surface models, thus improving the completeness of digital representations.Overall, this integrated workflow has the potential to enhance the accuracy and efficiency of structural modelling and assessment.By linking external and internal inspection data within a single digital framework, the proposed method supports data-driven decision-making for the maintenance and life-cycle management of ageing steel infrastructure.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,015 |
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 ».