Resource Management of Bridge Deck Rehabilitation: Jacques Cartier Bridge Case Study
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
The condition and performance of bridges vary widely across North America. The large amount of expenditures on bridges needs significant efforts to optimize budget and resource allocation and to select the best rehabilitation or replacement method, which reduces project cost and duration. Simulation has been widely used in the construction area to optimize productivity and resource allocation. Current research optimizes resource combination for bridge deck rehabilitation projects using discrete event simulation. The Jacques Cartier Bridge redecking project is selected as a case study. Data related to productivity and duration of different activities were collected from the project. Probability distributions are fitted, which show the robustness of normal distribution to fit most variables. A simulation model is developed for this project in order to experiment with and perform sensitivity analysis. Based on the simulation results, an optimum resource combination of deck rehabilitation is obtained, which is [five teams, two saws, three old section trucks, and five new panel trucks] TSON 5235 with the unit (panel) cost of $747∕h (direct cost only). The model developed is tested against real productivity where it shows reasonable results. The present research is relevant to both researchers and practitioners. It provides bridge redecking researchers with a real case study, a simulation model, and an approach to analyze projects. It also provides practitioners with an approach to optimize the usage of their resources considering direct project cost.
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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 | 0,000 |
| 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