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Enregistrement W4210436083 · doi:10.1061/(asce)sc.1943-5576.0000667

In- and Out-of-Plane Bending in Steel Through-Truss Bridges

2022· article· en· W4210436083 sur OpenAlexaboutno aff
Gongkang Fu, Sergio Zoruba

Notice bibliographique

RevuePractice Periodical on Structural Design and Construction · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Engineering and Vibration Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural engineeringBendingTrussFlexural strengthBent molecular geometryEngineeringPlane (geometry)Stress (linguistics)Span (engineering)Mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Steel through-truss is a very common configuration for railroad and highway bridges. There is a large number of such spans in surface transportation infrastructure worldwide, especially in railway systems. In design and evaluation, these spans’ in- and out-of-plane bending have been either omitted or approximated. A fuller understanding of this effect will be able to assist in reliably designing and assessing these structures for longevity and/or increasing allowable service load to facilitate economic developments. A full scale load test is performed in this paper on five such bridges of the Canadian National Railway (CN) using train load. The main truss elements prone to in- and out-of-plane bending are identified and strain-gauged including the hanger (L1U1 or L’1U’1). Out-of-plane bending is seen to produce more significant flexural stress than in-plane bending. Three-dimensional (3D) numerical simulation is also verified by physical tests and covers other uninstrumented members of the tested spans. These results are used to evaluate the accuracy of a new and simplifying two-dimensional (2D) analysis method for the most significantly bent vertical hanger out-of-plane. The 2D method is shown to capture a significant portion of the bending but still underestimate flexural stress. An empirical and hybrid approach is therefore developed and recommended to address the inadequately accounted out-of-plane bending for routine practice of design and evaluation. It is needed when resources for detailed 3D analysis are not readily available, and/or when a quick and reliable method is needed, e.g., for verification or calibration of another method. These results are also useful for stress range estimation for fatigue analysis, although fatigue is not a concern to these bridges and is therefore not specifically addressed in this paper. CN has adopted the recommended method and the other research findings in load-rating their existing through-truss 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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