System-Level Deterioration Model for Reinforced Concrete Bridge Decks
Notice bibliographique
Résumé
Generally, in existing bridge management systems, the deterioration is modeled based on visual inspections where the corresponding condition states are assigned to individual elements. In this case, limited attention is given to the correlation between bridge elements from a structural perspective. In this process, the impact of the history of deterioration on the reliability of a structure is disregarded, as it may lead to inappropriate conclusions. The improved estimate of service life of a bridge deck may help decision makers enhance intervention planning and optimize life-cycle costs. The objective of this research is to evaluate the system reliability of conventional bridges that were designed based on existing codes. According to the methodology developed in this study, the predicted element-level structural conditions for different time intervals are applied in the nonlinear finite-element model of a bridge superstructure, and the system reliability indexes are estimated for different time intervals. This method has been applied in simply supported traditional RC bridge superstructures designed according to Canadian bridge design standards. Based on the reliability estimates, these conventional bridges designed based on the current codes are found to be in good condition during the initial stages of their service life, but their condition degrades faster once corrosion in steel reinforcements is initiated and spalling of concrete becomes evident. The system reliability deterioration model can be integrated into existing bridge management systems by replacing the existing condition index by the reliability index, or by adding it to the assessment process as an additional parameter.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».