Inspection and Maintenance of Bridge Stay Cable Systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this synthesis effort, a worldwide search of information on inspection, repair, testing, and design of stay cable, was undertaken. On-line sources of information as well as engineering databases were examined. Contacts were made with a number of knowledgeable individuals for information. A questionnaire was prepared and distributed to all state and provincial departments of transportation in the United States and Canada. Completed questionnaires were received from 75% (27 of 36) of all known U.S. cable-stayed bridges and 81% (13 of 16) known cable-stayed bridges in Canada. Based on this information, various methods, approaches, and practices are explained in detail and their strengths and weaknesses identified. Specific approaches to inspection and repair are presented and discussed. Challenges in the inspection and maintenance of cable-stayed bridges are significant. The main tension elements (MTEs) within a cable bundle are, in most cases, hidden from the view of inspectors. Access to cables for visual inspections or nondestructive testing is generally dif- ficult and, in the case of the anchorage zones, nearly impossible. Those who are responsible for the inspection and maintenance of stay cables are faced with challenges for which proven and accepted methodologies and tools are limited and, in many cases, very costly. There are 36 cable-stayed bridges in the United States and 16 such bridges in Canada. As of 2005, the average age of cable-stayed bridges in the United States was 11.4 years. As these bridges age, the need for effective inspection and maintenance methods and tools becomes more acute.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle