Identification des dommages dans une structure en béton armé par caractérisation modale
Bibliographic record
Abstract
Ce projet de recherche présente des méthodes d'identification des dommages par caractérisation modale appliquées à une structure en béton armé. Les principaux objectifs du projet sont: (i) de concevoir et de construire une structure en béton armé en grandeur réelle dans le laboratoire de l'Université de Sherbrooke; (ii) d'effectuer des essais dynamiques sous vibrations forcées sur la structure construite; (iii) d'obtenir les propriétés qui caractérisent le comportement de la structure et pouvant être utilisées dans une analyse dynamique; (iv) de calibrer des modèles par éléments finis en trois dimensions; (v) d'endommager la structure en simulant un séisme par le biais d'essais pseudo-dynamiques; (vi) d'effectuer de nouveaux essais dynamiques sous vibrations forcées sur la structure; (vii) d'obtenir les nouvelles propriétés qui caractérisent le comportement dynamique de la structure; (viii) de comparer la performance de différentes méthodes d'identification des dommages et de déterminer les limites des méthodes utilisées pour la structure testée; (ix) d'effectuer l'identification des dommages sur la structure testée."--Résumé abrégé par UMI.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".