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Proceedings of the 1st Conference of the European Association on Quality Control of Bridges and Structures : EUROSTRUCT 2021. An automated machine learning-based approach for structural novelty detection based on SHM / Nicolas Manzini (2022)  

Public Titre de série : Proceedings of the 1st Conference of the European Association on Quality Control of Bridges and Structures : EUROSTRUCT 2021 Titre : An automated machine learning-based approach for structural novelty detection based on SHM Type de document : Article/Communication Auteurs : Nicolas Manzini, Auteur ; Ndeye Mar, Auteur ; Franziska Schmidt, Auteur ; Jean-François Bercher, Auteur ; André Orcesi, Auteur ; Pierre Marchand, Auteur ; Julien Gazeaux , Auteur ; Christian Thom , Auteur Editeur : Springer Nature Année de publication : 2022 Collection : Lecture Notes in Civil Engineering num. 200 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Conférence : EUROSTRUCT 2021, 1st Conference of the European Association on Quality Control of Bridges and Structures 29/08/2021 01/09/2021 Padoue Italie Proceedings Springer Importance : pp 1180 - 1189 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de géodésie spatiale [Termes IGN] apprentissage automatique [Termes IGN] détection d'anomalie [Termes IGN] ouvrage d'art [Termes IGN] pont [Termes IGN] régression multiple [Termes IGN] réseau de capteurs [Termes IGN] résidu [Termes IGN] surveillance d'ouvrage Résumé : (auteur) One major goal of structural health monitoring (SHM) is to detect, and possibly locate, quantify or predict damage on structures. Without detailed knowledge of structural mechanical behavior, data analysis is a complex task and operational monitoring is often limited to the use of more or less arbitrary thresholds. Data-driven techniques, which rely on a statistical analysis of data, have encountered a growing interest over the past two decades. In parallel, SHM is now increasingly considered for several types of structures with the development of low-cost sensors and IoT. In this context, this paper proposes an approach based on multiple automated machine learning-based models for novelty detection and location in monitoring data. This study focuses on the monitoring of large structures with multiple sensors. For each sensor, multiple regression models (based on neural networks) are generated using the same training set, with various input data: internal temperature, environmental conditions, or data from other sensors deployed on the structure. Anomalies are then identified in the dataset based on residuals between model outputs and in situ data. For a given sensor, residuals of all models are then compiled to produce an anomaly indicator. This paper presents some of the results obtained on data acquired from the monitoring of a large concrete bridge. Some anomalies are simulated and added to the dataset to demonstrate the detection performance of the proposed approach. Numéro de notice : C2021-086 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1007/978-3-030-91877-4_134 Date de publication en ligne : 12/12/2021 En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-030-91877-4_134 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99378

Géoïde : mythe ou réalité ? / Françoise Duquenne in XYZ, n° 150 (mars - mai 2017) 

Public [article]  inXYZ > n° 150 (mars - mai 2017) . - pp 39 - 48 Titre : Géoïde : mythe ou réalité ? Type de document : Article/Communication Auteurs : Françoise Duquenne , Auteur ; François L'écu, Auteur ; Julien Gazeaux , Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 39 - 48 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie physique [Termes IGN] altitude normale [Termes IGN] altitude orthométrique [Termes IGN] conversion altimétrique [Termes IGN] géoïde [Termes IGN] gravimétrie spatiale [Termes IGN] mission spatiale [Termes IGN] précision centimétrique [Termes IGN] quasi-géoïde [Termes IGN] récepteur GNSS [Termes IGN] transformation de coordonnées Résumé : (Auteur) Il devient dorénavant possible de déterminer la hauteur de n'importe quel sommet montagneux avec une précision centimétrique. Il suffit pour cela d'y monter avec un récepteur GNSS multifréquence, de respecter les temps d'observations et d'utiliser les méthodes de calculs précis. On peut alors atteindre ce centimètre tant désiré dans la détermination de la hauteur au-dessus d'un ellipsoïde et dans un référentiel géodésique bien précis. Pourtant dans les colonnes de la plupart des journaux (on remarquera ici que XYZ, ne fait pas partie du lot) on lit souvent que l'altitude a été mesurée au centimètre près. Le passage de la hauteur au-dessus de l'ellipsoïde à l'altitude n'a rien de trivial et le centimètre est difficile à obtenir dans cette transformation, même si comme on l'entend souvent il suffit d'utiliser un géoïde. Le but des lignes ci-dessous est, tout en reprenant les notions de base, de faire le point sur ce qu'on peut attendre en matière de géoïde et de conversion de hauteur en altitude. Numéro de notice : A2017-094 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (2012-2019) Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84432 [article]

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112-2017011	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

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MIDAS robust trend estimator for accurate GPS station velocities without step detection / Geoffrey Blewitt in Journal of geophysical research : Solid Earth, vol 121 n° 3 (March 2016)    

Public [article]  inJournal of geophysical research : Solid Earth > vol 121 n° 3 (March 2016) . - pp 2054 - 2068 Titre : MIDAS robust trend estimator for accurate GPS station velocities without step detection Type de document : Article/Communication Auteurs : Geoffrey Blewitt, Auteur ; Corné Kremer, Auteur ; William C. Hammond, Auteur ; Julien Gazeaux , Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 2054 - 2068 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale [Termes IGN] Amérique du nord [Termes IGN] coordonnées GPS [Termes IGN] estimateur [Termes IGN] méthode robuste [Termes IGN] série temporelle [Termes IGN] station GPS [Termes IGN] valeur aberrante [Termes IGN] vitesse Résumé : (auteur) Automatic estimation of velocities from GPS coordinate time series is becoming required to cope with the exponentially increasing flood of available data, but problems detectable to the human eye are often overlooked. This motivates us to find an automatic and accurate estimator of trend that is resistant to common problems such as step discontinuities, outliers, seasonality, skewness, and heteroscedasticity. Developed here, Median Interannual Difference Adjusted for Skewness (MIDAS) is a variant of the Theil‐Sen median trend estimator, for which the ordinary version is the median of slopes vij = (xj–xi)/(tj–ti) computed between all data pairs i > j. For normally distributed data, Theil‐Sen and least squares trend estimates are statistically identical, but unlike least squares, Theil‐Sen is resistant to undetected data problems. To mitigate both seasonality and step discontinuities, MIDAS selects data pairs separated by 1 year. This condition is relaxed for time series with gaps so that all data are used. Slopes from data pairs spanning a step function produce one‐sided outliers that can bias the median. To reduce bias, MIDAS removes outliers and recomputes the median. MIDAS also computes a robust and realistic estimate of trend uncertainty. Statistical tests using GPS data in the rigid North American plate interior show ±0.23 mm/yr root‐mean‐square (RMS) accuracy in horizontal velocity. In blind tests using synthetic data, MIDAS velocities have an RMS accuracy of ±0.33 mm/yr horizontal, ±1.1 mm/yr up, with a 5th percentile range smaller than all 20 automatic estimators tested. Considering its general nature, MIDAS has the potential for broader application in the geosciences. Numéro de notice : A2016--176 Affiliation des auteurs : LASTIG LAREG+Ext (2012-mi2018) Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1002/2015JB012552 Date de publication en ligne : 12/02/2016 En ligne : https://doi.org/10.1002/2015JB012552 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91799 [article]

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Joint segmentation of multiple GPS coordinate series / Julien Gazeaux in Journal de la Société Française de Statistique, vol 156 n° 4 ([01/02/2015])    

Public [article]  inJournal de la Société Française de Statistique > vol 156 n° 4 [01/02/2015] . - pp 163 - 179 Titre : Joint segmentation of multiple GPS coordinate series Type de document : Article/Communication Auteurs : Julien Gazeaux , Auteur ; Emilie Lebarbier, Auteur ; Xavier Collilieux , Auteur ; Laurent Métivier , Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 163 - 179 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de géodésie spatiale [Termes IGN] coordonnées GPS [Termes IGN] déformation de la croute terrestre [Termes IGN] estimation statistique [Termes IGN] itération [Termes IGN] segmentation [Termes IGN] série temporelle Résumé : (auteur) Pour la première fois, une procédure de segmentation multiple de séries de coordonnées est proposée pour des stations GPS géographiquement proches. Elle permet d'estimer simultanément des vitesses de déplacements et des signaux saisonniers spécifiques à chaque série tout en déterminant un signal de déplacement commun à toutes les stations. Une extension du modèle proposé par Picard et al. (2011) et Bertin et al. (2014) est considérée afin de prendre en compte les différentes caractéristiques liées aux données GPS ainsi que la procédure d'estimation, procédure itérative. Les résultats obtenus sur quatre ensembles de séries réelles GPS sont très pertinents d'autant plus que la méthode permet de ne pas segmenter le signal physique en identifiant des ruptures liées au mouvement réel du sol. Numéro de notice : A2015-803 Affiliation des auteurs : LASTIG LAREG+Ext (2012-mi2018) Thématique : MATHEMATIQUE/POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Date de publication en ligne : 11/12/2015 En ligne : http://journal-sfds.fr/issue/view/54 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=78534 [article]

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