WEKO3
アイテム
Yorozugawa Bridge Database 1/6 State_0
https://kitami-it.repo.nii.ac.jp/records/2000038
https://kitami-it.repo.nii.ac.jp/records/2000038b94473ee-1c47-4815-96b9-4ef2fe49f867
Item type | データ / Data or Dataset(1) | |||||
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公開日 | 2021-05-17 | |||||
タイトル | ||||||
タイトル | Yorozugawa Bridge Database 1/6 State_0 | |||||
言語 | en | |||||
言語 | ||||||
言語 | eng | |||||
資源タイプ | ||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_ddb1 | |||||
資源タイプ | dataset | |||||
アクセス権 | ||||||
アクセス権 | open access | |||||
アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |||||
著者 |
ZHANG, YOUQI
× ZHANG, YOUQI |
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内容記述 | ||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||
内容記述 | Date of data creation: Nov, 2017 Explanation of the data: Acceleration data from 15 sensors on the Yorozugawa Bridge Specimen in the free-damped vibration experiment referred in a paper*. Each CSV file has 15 columns corresponding to each accelerometer. * Zhang Y, Miyamori Y, Mikami S, Saito T. Vibration-based structural state identification by a 1-dimensional convolutional neural network. Comput Aided Civ Inf. Volume 34, Issue 9, pages 822-839, 2019. https://doi.org/10.1111/mice.12447 |
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言語 | en | |||||
内容記述 | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | データの説明は「Readme.pdf」をご覧ください。 ファイル数が多いので6つのアイテムに分かれており、さらに各Stateのデータを分割して複数の圧縮ファイルにしてアップロードしています。 ・1/6:State_0 ・2/6:State_1 ・3/6:State_2 ・4/6:State_3 ・5/6:State_4 ・6/6:State_5 ※データの番号で欠番になっているのは、エラーデータを削除したためです。 |
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言語 | ja | |||||
内容記述 | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | Description of the data, please refer "Readme.pdf". Because of the large number of files, it is divided into 6 items. And the data of each State is divided into multiple compressed files and uploaded. ・1/6:State_0 ・2/6:State_1 ・3/6:State_2 ・4/6:State_3 ・5/6:State_4 ・6/6:State_5 *Some error data (cause by hammer impact overload, double impact, etc.) are not included in the database. |
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言語 | en | |||||
日付 | ||||||
日付 | 2017-11 | |||||
日付タイプ | Created | |||||
日付 | ||||||
日付 | 2021-05 | |||||
日付タイプ | Issued | |||||
著者版フラグ | ||||||
値 | author | |||||
リンク |
Vibration‐based structural state identification by a 1‐dimensional convolutional neural network
Yorozugawa Bridge Database 2/6 State_1 Yorozugawa Bridge Database 3/6 State_2 Yorozugawa Bridge Database 4/6 State_3 Yorozugawa Bridge Database 5/6 State_4 Yorozugawa Bridge Database 6/6 State_5 |