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Enregistrement W3199040710 · doi:10.1680/jbren.21.00032

Reliability analysis of residual service life of restored concrete bridge

2021· article· en· W3199040710 sur OpenAlexaff
Yizhou Zhuang, Said M. Easa, Pengzhen Lu

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Bridge Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete Corrosion and Durability
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural engineeringBridge (graph theory)Service lifeReliability (semiconductor)ResidualFinite element methodBending momentStructural loadEngineeringBearing capacityStructural health monitoringComputer scienceReliability engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Wan Jiang Bridge in China was damaged by ship impact and subsequently restored. This paper presents a detailed evaluation of the residual service life (RSL) of the bridge using the reliability analysis method of the Joint Committee on Structural Safety, based on the structural load-bearing capacity (LBC) of the bridge and the design load. Data were collected from bridge design codes, field loading tests and finite-element (FE) analysis. The LBC was initially calculated and subsequently revised using specific coefficients. Using FE analysis, the bending moment on the control section of the bridge was determined under the most unfavourable loading conditions and the ultimate LBC of the bridge was checked. Subsequently, static and dynamic loading tests on the restored bridge were conducted, with the load and capacity determined for the control section based on FE analysis. The loads considered were dead load, vehicle load and crowd load. A time-dependent reliability index was developed for the restored bridge using the probability distributions of capacity and design load variables, and the RSL was determined. This case study, predicting the RSL of the bridge based on a multitude of data, should be valuable for future bridge maintenance and management.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,249
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,003
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,196 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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