Vehicle-wind-long span bridges interaction and its effect on speed limit and vehicle stability
Notice bibliographique
Résumé
In the absent of intensive tests in the wind tunnel, this study provided an effective and accurate approach to estimate the operational driving speed limit on bridges subjected to different road conditions and wind intensities, through a convenient continuous simulation technique (CSP). A fast and rigorous simulation tool, VPSIM is developed to effectively model the vibration of vehicles travelling on bridges by considering the interactions between wind, vehicles and the bridge. The CSP, on the other hand, dramatically reduces the data generation time and makes the stability analysis of vehicles possible. The application of the proposed method on the Confederation Bridge in Canada is presented as a numerical example. Furthermore, a parallel iteration technique (PIT) is proposed to address the non-linear effects on long-span bridges, such as the cable sags and the nonlinearity due to large displacements. The efficient PIT extended the application of the proposed simulation technique to the cable-stayed bridges and the suspension bridges. To more realistically simulate the wind induced effect on these very flexible bridges, the fluttering effect is incorporated into the proposed model. A numerical example is presented in this thesis to roundup the all the techniques proposed. The simulation result override the public impression that only high-sided vehicle is sensitive to wind attacks, this research demonstrated that a light-weight vehicles are likely to suffer from instability problems on bridges under relatively low wind velocity. Besides, different types of vehicle can undergo different instability mechanism under the same wind condition and the instability mechanism of a vehicle varies with wind speed. The numerical examples also demonstrated that the allowable vehicle speed limit on cable-stayed bridges is significantly lower than that on roads.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».