Satellite monitoring for early detection of excessive displacements on bridges
Notice bibliographique
Résumé
Many bridges around the world are in urgent need of refurbishment and face challenges of limited capital investment and condition assessment. Public transportation agencies need reliable monitoring technologies to provide advance warnings of performance loss and pending failure of their critical assets, probability of which may increase due to climate change and extreme weather events. Satellites can be used to address some of these issues by taking several images of a bridge structure at different times and analyzing them with advanced processing techniques such as Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR). With this approach, accurate weather-independent displacement measurements can be obtained to complement scheduled visual inspection data for bridge performance assessment. This paper presents the InSAR methodology with application to a major bridge in Montreal, Canada, namely the historic Victoria Bridge over which acquired satellite images have been validated against analytical and numerical predictions. A new calculation methodology is presented for the validation of satellite displacement measurements and their comparison to predefined thresholds in order to identify the extent and location of excessive motion on the bridge structure. The displacement results of interest include linear rate (or velocity) and thermal sensitivity (or thermal expansion rate), where both, taken separately or in combination, are found valuable for an accurate assessment of the bridge structural integrity. Finally, a new software platform called BRIGITAL is presented, which can make use of satellite data for 3D visualization, data analysis, and detection and early warning of excessive bridge displacements, which can help bridge engineers identify hot spots on bridges and take action to avoid possible problems and failures.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».