Failure Analysis of Flood Collapse of the Tex Wash Bridge
Notice bibliographique
Résumé
Located east of City of Palm Springs, the Tex-Wash Bridge is a bridge over the Tex-Wash dry river on Interstate Highway 10. On July 19, 2015, one of the three spans of the Tex-Wash Bridge collapsed due to flooding resulting from heavy rain. This paper summarizes the failure analysis to understand the cause of this collapse, and to learn engineering lessons from this collapse. Using the "As-Built" drawings of the bridge, a nonlinear FE model of the bridge was created in ANSYS. The model then was subjected to simulated flood waters until the bridge collapsed. By studying the results of FE analysis it was concluded that the collapse occurred due to combination of five factors: (1) the bridge had a length of about half of the width of the flood path, creating a bottle-neck on the path of the flood, (2) flood waters before reaching the bridge made an "S" curve turning right and then left before going under the bridge, which resulted in washing the soil under the east abutment, (3) the east abutment was supported on fill soil without piles, therefore when the supporting soil under the abutment washed away , it could not be supported and collapsed, (4) the wing walls in the abutment were perpendicular to the flood waters, resulting in flood waters pushing the abutment and collapsing it, (5) when the abutment lost its supporting fill-soil and was pushed by flood and collapsed, the deck slab of the roadway supported on it also collapsed.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».