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Enregistrement W2180619553

Finite Element Analysis Workflow for Heat Straightening of Impact-Damaged Steel Bridges

2015· dissertation· en· W2180619553 sur OpenAlexaboutno aff
Norman R. Fong

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgy and Material Forming
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinite element methodWorkflowStructural engineeringMechanical engineeringEngineeringMaterials scienceComputer scienceDatabase
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Impacts between over-height vehicles and steel bridges are common throughout North America and the resulting bridge damage is unpredictable and sudden. Heat straightening is an alternative to replacing steel members and mechanical straightening for repairs. In many cases, bridges remediated using heat straightening require fewer disruptions to traffic and lower repair costs compared to repairs replacing steel members. Heat straightening limitations and practices have been developed with American steel grades and climates in mind. Often heat straightening is described as an art as much as a science; this repair method has relied on experienced practitioners using heat straightening patterns designed to cause rotations or shortening in members.
\nHeat straightening of impact-damaged steel bridges can be modelled with finite element analysis (FEA). Heat straightening is a thermo-mechanical process. Existing studies modelling heat straightening with FEA do not fully explain the modelling techniques and material parameters used. A workflow defining steps and material parameters can be used to facilitate modelling of impact and heat straightening on bridges. 
\nThis study proposes a workflow using FEA to model the heat straightening of impact-damaged steel bridges. The proposed workflow will be used to study heat straightening of CSA 350W steel – a commonly used Canadian steel grade. The workflow is developed by investigating modelling techniques for impact and heat straightening separately. The developed finite element models include material parameters accounting for work hardening, thermal effects and strain-rate sensitivity of steel.
\nThe presented research demonstrates that the proposed workflow is viable for modelling impact and heat straightening of steel bridges. Although this study involved the application of the developed modelling techniques for a hypothetical bridge, the exercise has provided valuable insight into methods of expediting heat straightening repair and the modelling process. For instance, it has provided insight into the following: the introduction of jacking forces without causing mechanical straightening, the removal of plastically deformed stiffeners to reduce deformations, and the treatment of residual stresses from heat straightening.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,350
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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