Bridge Damage Severity Quantification Using Multipoint Acceleration Measurement and Artificial Neural Networks
المؤلفون المشاركون
Chun, Pang-jo
Yamashita, Hiroaki
Furukawa, Seiji
المصدر
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-09-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The deterioration of bridges as a result of ageing is a serious problem in many countries.
To prevent the failure of these deficient bridges, early damage detection which helps us to evaluate the safety of bridges is important.
Therefore, the present research proposed a method to quantify damage severity by use of multipoint acceleration measurement and artificial neural networks.
In addition to developing the method, we developed a cheap and easy-to-make measurement device which can be made by bridge owners at low cost and without the need for advance technical skills since the method is mainly intended to apply to small to midsized bridges.
In addition, the paper gives an example application of the method to a weathering steel bridge in Japan.
It can be shown from the analysis results that the method is accurate in its damage identification and mechanical behavior prediction ability.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chun, Pang-jo& Yamashita, Hiroaki& Furukawa, Seiji. 2015. Bridge Damage Severity Quantification Using Multipoint Acceleration Measurement and Artificial Neural Networks. Shock and Vibration،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1078337
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chun, Pang-jo…[et al.]. Bridge Damage Severity Quantification Using Multipoint Acceleration Measurement and Artificial Neural Networks. Shock and Vibration No. 2015 (2015), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1078337
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chun, Pang-jo& Yamashita, Hiroaki& Furukawa, Seiji. Bridge Damage Severity Quantification Using Multipoint Acceleration Measurement and Artificial Neural Networks. Shock and Vibration. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1078337
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1078337
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر