Fatigue Testing and Structural Health Monitoring of Retrofitted Web Stiffeners on Steel Highway Bridges
Notice bibliographique
Résumé
Numerous steel highway bridges, still in use today, were built during the construction boom between the late 1950s and the late 1970s. Fatigue cracking can be considered a main source of deterioration for these bridges. The largest category of observed fatigue cracks is caused by out-of-plane distortion. The most susceptible locations are those at which transverse structural components (such as diaphragms or cross frames) are framed into longitudinal girders through web stiffeners that are not attached to the flanges. In the current study, a web stiffener detail is fatigue tested under different cyclic loading conditions. As-welded specimens are tested, along with specimens retrofitted by grinding and rewelding, needle peening, or the adhesive bonding of fiber-reinforced polymer attachments. Direct strain and deflection measurements are compared with finite element analysis predictions, and local (hot-spot) stresses are compared with hot-spot stress design curves. A time series–based method for damage detection is also explored for the prediction of fatigue crack depth with strain data. The method is validated through the use of small- and large-scale specimen strain data. It is found that damage measures based on strains in the vicinity of the critical hot spot are closely correlated with the true crack depth.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».