Seismic fragility assessment of long-span cable-stayed bridges in China
Notice bibliographique
Résumé
In the existing fragility assessment, most bridges are short-span bridges and a few bridges have long spans such as cable-stayed bridges. In this study, a procedure is proposed to conduct the component and system seismic fragility analysis of long-span cable-stayed bridges. Three critical issues are addressed in the procedure: (1) the optimal intensity measure of cable-stayed bridges, (2) limit state models of various components, and (3) contribution of individual components to the entire system failure of bridges. This study chooses a long-span cable-stayed bridge with the most common configuration in China and builds the numerical model of its multiple components using OpenSEES that can account for their nonlinear response and uncertainties in the ground motion and material properties. Four typical intensity measures are compared with respect to four characteristic properties including efficiency, practicality, sufficiency, and proficiency. Peak ground velocity turns out to be the optimal intensity measure. Limit states of pylon sections are derived by a numerical simulation based on pushover analysis and China’s guidelines. The pushover results indicate that the limit state of their section curvature depends highly on the section type and axial compression coefficient. A joint probabilistic seismic demand model and Monte Carlo simulation are employed to obtain an accurate system fragility estimate of cable-stayed bridges by accounting for the contribution of each component to the overall bridge system. The system fragility curves based on Monte Carlo simulation lie much closer to the upper bound fragilities given small correlation coefficients, implying that seismic demands of various components conditioned on the peak ground velocity are not correlated.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».