L'utilisation des ondes de surface pour la caractérisation non intrusive des structures en béton
Bibliographic record
Abstract
Les méthodes de surveillance et d'inspection des structures en béton sont indispensables pour évaluer les dégradations du béton. L'étendue des dommages peut entraîner des frais considérables pour l'entretien et la réparation. Les techniques d'évaluation non destructives du béton durci aident à contrôler l'état de dégradation des structures de béton et ces résultats fournissent l'information nécessaire pour mettre en place l'entretien éventuel et les réparations nécessaires. Cette étude concerne l'utilisation des méthodes d'investigation basées sur la propagation des ondes de surface Rayleigh pour la caractérisation non intrusive des structures de béton. Des simulations numériques ont été effectuées pour examiner la propagation des ondes élastiques sur une dalle de béton afin de caractériser cette structure en utilisant la méthode MASW ( Modal Analysis of Surface Waves ). La technique MASW a été développée à l'Université de Sherbrooke pour le domaine de la géotechnique et du contrôle des infrastructures civiles. Les résultats des simulations numériques ont démontré plusieurs aspects importants dans la formation et la propagation des ondes de Rayleigh pour caractériser les couches de béton en profondeur.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| 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".