MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3134766868 · doi:10.2749/newyork.2019.2131

Damage Assessment of a continuous Hollow Core Deck Bridge subjected to ASR

2019· article· en· W3134766868 sur OpenAlexaff
Konstantinos Tsiotsias, S. J. Pantazopoulou, Dimitrios Nikolaidis

Notice bibliographique

RevueReport · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete Corrosion and Durability
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural engineeringDeckRetrofittingCrackingFinite element methodBridge (graph theory)Bridge deckExpansion jointNonlinear systemSensitivity (control systems)ResidualComputer scienceMaterials scienceEngineeringComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An existing highway overpass located on a major motorway in Europe is examined on account of extensive longitudinal cracking on the lower face and sides of the deck, and signs of sustained damage in the piers. Material analysis reports have validated the existence of ASR activity in fine aggregates. The deck comprises a well reinforced hollow-core prestressed system, however longitudinal cracks penetrate to the interior of the hollow cores. The extent of damage is heavy considering that the laboratory values for free ASR expansion are below the threshold limits, suggesting that there may be underlying structural causes related to the response of the deck under traffic. Objective of the study is to interpret the reported damage, reproduce computationally the mechanics that led to the observed crack pattern and assess the residual structural capacity of the bridge. Detailed nonlinear finite element analysis is conducted to evaluate the structure and study the synergistic effects of structural demands, along with time-dependent phenomena and chemically induced expansion. The paper presents the numerical modeling and mechanistic evaluation of the findings through sensitivity analysis of various scenarios considered to reproduce the state of damage and to assess the effectiveness of various retrofitting strategies considered for bridge rehabilitation.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueReportMême sujetConcrete Corrosion and DurabilityTravaux en français237 207