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Enregistrement W2910422440 · doi:10.1139/cjce-2018-0465

Parametric study of medium span bridges retrofitted with reinforced concrete jacketing

2019· article· en· W2910422440 sur OpenAlexvenueno aff
J.M. Jara, O. Montes, B.A. Olmos, Guillermo Martínez

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPierStructural engineeringFragilityParametric statisticsEngineeringIncremental Dynamic AnalysisSeismic retrofitVulnerability assessmentReinforced concreteSpan (engineering)Bridge (graph theory)Geotechnical engineeringSeismic analysisMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most reinforced concrete (RC) bridges in many countries are medium-span length structures built in the last decades and designed for very low seismic forces. The evolution of seismic codes and the average age of the bridges require the evaluation of their seismic vulnerability. This study assesses the expected capacity, demand and damage of seismically deficient medium-length highway bridges, supported in frame-type piers using dynamic nonlinear methodologies. A parametric study of reinforced concrete retrofitted bridges with RC jacketing was conducted. The non-retrofitted structures are 30 m span simple supported bridges with pier heights in the range of 5–25 m. The main emphasis of the study is the assessment of the jacket parameters’ contribution to the seismic vulnerability of bridges. Particularly, it is quantified how jacket thickness and reinforcement ratio affect the probability of reaching a particular damage limit state. The retrofitted scheme includes three jacket thicknesses and three different longitudinal steel ratios. The results evaluate bridge demands and fragility curves to quantify the influence of RC jacketing on the seismic response of structures and allow to select the best jacket parameters that improve the expected seismic behavior of the bridge models. Additionally, the influence of model hysteresis degradation on the expected damage of retrofitted bridges was also determined.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,170
Écart entre enseignants0,165 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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