MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3016203736 · doi:10.2749/newyork.2019.2738

Strategy to Assess the Aerodynamic Performance of the Golden Gate Bridge during the Planned Seismic and Wind Retrofit Program

2019· article· en· W3016203736 sur OpenAlexaff
Pierre-Olivier Dallaire, Guy L. Larose

Notice bibliographique

RevueReport · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Vibration Analysis
Établissements canadiensRowan Williams Davies & Irwin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAeroelasticityAerodynamicsStructural engineeringBridge (graph theory)DeckFlutterSpan (engineering)VibrationEngineeringTransient (computer programming)Sensitivity (control systems)Wind engineeringComputer scienceAerospace engineeringAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Golden Gate Bridge is undergoing an important seismic and wind retrofit program that will include, among other modifications, the addition of jumping deterrent nets and the replacement of structural members. To proceed with these retrofitting activities, platforms and tarps will be temporarily installed on the deck and are expected to have an influence on the sensitivity of the structure to wind-induced vibrations. Given the transient nature of the structure during this work, a strategy combining experimental methods (sectional model testing) and numerical predictions (buffeting analysis in the time domain) was employed to evaluate the aerodynamic performance of the bridge and to guide the construction schemes. In particular, the percentage of the length of the main span and side spans that could be tarped without negatively influencing the aerodynamic stability of the deck was determined. The risks of vibrations such as vortex-induced oscillations, galloping and flutter instabilities were evaluated in detail considering a large number of deck tarping scenarios and were compared to desired aerodynamic performance criteria. The methodology applied for the evaluation of the aerodynamic performance is outlined in this paper along with a presentation of the main findings of the study highlighting the benefits of such an extensive evaluation.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueReportMême sujetFluid Dynamics and Vibration AnalysisTravaux en français237 207