Probabilistic Modeling of Single and Concurrent Truckloads on Bridges
Notice bibliographique
Résumé
The maintenance of bridges and the evolution of an appropriate bridge rating system require the consideration of loads from heavy trucks. These loads can arise from a single overweight truck or multiple trucks simultaneously present, or concurrent, on a bridge. This paper presents a probabilistic modeling approach to assess the frequency and likelihood of observing various bridge loads caused by single and concurrent trucks. The approach used weigh-in-motion (WIM) data collected at or near bridges of interest to identify single and concurrent trucks and their Corresponding loads. The modeling approach was applied to bridges near three WIM stations in Florida. Results showed that in any given month, there was a 100% probability of observing at least one single or concurrent truckload that exceeded twice the minimum weight of a single overweight truck (i.e., exceeded 711,715 N or 160,000 lb). In addition, the probability of observing extreme truckloads was significantly higher when all trucks were considered, as opposed to only overweight trucks. The modeling approach can easily be adapted to the goals of the study and to any region where WIM data are available at or near the bridge(s) of interest. Results generated from the modeling approach provide probabilistic loading input for bridge maintenance planning and truck permitting policy.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».