Reliability Analysis of Bridges for Autonomous Truck Platoons
Notice bibliographique
Résumé
Autonomous truck platoon (ATP) deployment on road networks has recently attracted significant interest for its potential economic and environmental benefits. However, the impact of platooning on bridges is a concern because of the differences in their live load characteristics compared with those in the existing bridge design specifications. One of the primary aspects in the safe deployment of ATP is to evaluate the reliability of bridge designed using the existing provisions for live loads from potential configurations of ATP. An analysis procedure is proposed and demonstrated for a simple span steel composite bridge designed according to the existing design provisions. Given that many characteristics of the live load distribution such as the bias factor, coefficient of variation (CoV), and the dynamic amplification factor are presently not known for ATP, a parametric approach is used. The bias factor, dynamic amplification, and CoV are parametrized to calculate the live load distribution and quantify its impact on the reliability index. A two-truck platoon with different headway spacings constituted by different trucks in a single lane scenario is considered. The results indicate that the two single lane bridges designed according to existing design specifications are generally reliable (i.e., achieved the target reliability for which the bridge was initially designed) for the range of ATP live loads investigated when the CoV is less than 0.07, bias close to one and headway distances are above 17 ft. Future studies are suggested to include bridges with multiple spans, other bridge types, and a larger number of trucks in the platoons. The main contribution of this paper is to quantify the reliability indices of selected steel composite bridges designed using the existing specifications but subjected to various configurations of ATP loads and the influence of different components of the live load model attributed to the latter.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».