Field investigation of fundamental frequency of bridges using ambient vibration measurements
Bibliographic record
Abstract
Du fait de la nature transitoire des forces se créant au sein des structures lors des tremblements de terre, la caractérisation complète de leur comportement nécessite l'utilisation d'analyses dynamiques. Une analyse modale décrit la réponse dynamique de la structure à travers ses modes de vibration : les fréquences naturelles, la forme des modes et le facteur d'amortissement. Une estimation efficace des paramètres modaux des ponts permet alors une meilleure évaluation, et donc un meilleur suivi, de leur intégrité structurale. L'utilisation des mesures de vibrations ambiantes pour estimer les paramètres modaux est donc une méthode efficace et économique. Cette étude passe en revue la littérature sur l'application de l'analyse des mesures de vibrations ambiantes pour la caractérisation modale des ponts. Les fréquences naturelles ont été obtenues sur un pont typique de la ville de Montréal. La plate-forme informatique MATLAB a été utilisée pour effectuer des analyses spectrales de ces mesures. Des modèles analytiques linéaires ont ensuite été construits avec le programme d'analyse structurel SAP2000 pour effectuer des analyses d'Eigenvalue. Les résultats expérimentaux et analytiques sont ensuite comparés et discutés, et des recommandations énoncées, pour appliquer ce procédé à d'autres ponts de la région de Montréal.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".