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Enregistrement W2533006299 · doi:10.1177/1369433216649380

Seismic fragility assessment of long-span cable-stayed bridges in China

2016· article· en· W2533006299 sur OpenAlexaff
Jian Zhong, Yutao Pang, Jong‐Su Jeon, Reginald DesRoches, Wancheng Yuan

Notice bibliographique

RevueAdvances in Structural Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFragilityOpenSeesStructural engineeringMonte Carlo methodCurvatureLimit state designIncremental Dynamic AnalysisProbabilistic logicNonlinear systemEngineeringSpan (engineering)Finite element methodSeismic analysisMathematicsPhysicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations44
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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