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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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,620
Score d'incertitude au seuil0,581

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,013
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 tête enseignante, 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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