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Enregistrement W2753752723 · doi:10.1139/cjce-2017-0310

Influence of the pavement surface on the vibrations induced by heavy traffic in road bridges

2017· article· en· W2753752723 sur OpenAlexvenueno aff
Alfredo Cámara, V.F. Vázquez, Ana M. Ruiz‐Teran, S.E. Paje

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Engineering and Vibration Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCity, University of LondonImperial College LondonImpact Fund
Mots-clésVibrationStructural engineeringTruckRoad surfaceDeckSpectral densitySpan (engineering)Bridge (graph theory)Displacement (psychology)EngineeringAcousticsCivil engineeringAutomotive engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The irregularity of the pavement surface governs the traffic-induced vibrations in road bridges, but it is either ignored or simulated by means of ideal pavements that differ significantly from real cases. This work presents a detailed dynamic analysis of a heavy truck crossing a 40 m span composite deck bridge using on-site measurements of different existing road profiles, as well as code-based ideal pavements. By activating or deactivating certain spatial frequency bands of the pavement, it is observed that the ranges 0.2–1 and 0.02–0.2 cycles/m are critical for the comfort of the pedestrians and the vehicle users, respectively. Well maintained roads with low values of the displacement power spectral density (PSD) associated with these spatial frequency ranges could reduce significantly the vibration on the sidewalks and, specially, in the vehicle cabin. Finally, a consistent road categorization for vibration assessment based on the PSD of the pavement irregularity evaluated at the dominant frequencies is proposed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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