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Enregistrement W3116145910 · doi:10.18280/ijdne.150614

Mechanical System Evolution and Reasonable Structural Design Parameters of Long-Span Deck-Type Beam-Arch Composite Rigid Frame Bridge

2020· article· en· W3116145910 sur OpenAlexvenueno aff
Yanchao Ding, Zhongfu Xiang, Yayong Li, Xuesong Zhang, Yin Zhou

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Engineering and Vibration Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChina State Construction Engineering Corporation
Mots-clésStructural engineeringArchDeflection (physics)Span (engineering)DeckBeam bridgeEngineeringBeam (structure)Rigid frameBending momentBending stiffnessFinite element methodStiffnessFrame (networking)Mechanical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Long-span deck-type beam-arch composite rigid frame (BACRF) bridge fully integrates the merits of arch bridges and beam bridges, and overcomes the cracking and deflection problems of continuous rigid frame bridges. As a perfect combination of beam bridges and arch bridges, the long-span deck-type BACRF bridge boasts a light structure, a strong bearing capacity, and a powerful spanning capability. From the perspective of mechanical system evolution, this paper theoretically analyzes the structural mechanics of the beam-arch composite system, establishes a half-bridge model for BACRF bridge, and derives the expressions of the internal force and displacement of the beam-arch composite system. Next, finite-element analysis was conducted to analyze how the variation of a single parameter, e.g., rise-span ratio, open web ratio, and side-to-middle span ratio, affects midspan displacement, arch-beam junction displacement, main beam bending moment, and main arch axial force. Finally, the calculation formula for deflection-span ratio of BACRF bridge was proposed based on the maximum hyperplane method. The research results provide a reference for the structural design of similar bridges.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,222 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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