Investigation of bevel-ended large-span soil-steel structures
Notice bibliographique
Résumé
Soil-steel structures (SSS) are increasingly used as a solution for roadway and waterway overpasses. The inlet and outlet of the buried steel structure may encounter different end treatments and bevelling slopes to accommodate different design aspects. Current design codes require precise numerical analysis of SSS considering soil-structure interaction to evaluate the stability of the steel structure and unbalanced surrounding backfill. The current study evaluates the performance of large-span SSS considering different end treatment conditions. The numerical modeling approach was validated by conducting three-dimensional nonlinear finite element model for the world’s largest-span soil-steel structure and comparing the model predictions with field observations. The steel structure has a span of 32.40 m and was constructed using a corrugation profile of 237 mm depth and 500 mm pitch. The ends of the structure were strengthened by attaching 400 mm X 1090 mm circumferential reinforced concrete collars. The numerical analysis predicted the same deflection trends as the field measurements at different construction stages. Furthermore, the validated numerical approach was employed to evaluate the performance of bevel-ended SSS. The benefits of stiffening SSS by using circumferential concrete collars and steel mesh reinforcements buried in the surrounding soil are evaluated in terms of the stability of steel structure and surrounding soil. The results indicated significant longitudinal bending moment induced in the steel plates that were affected by the slope of the beveled ends. It was also found that the steel mesh reinforcement and concrete collars reduced the induced straining actions in the steel structure by 30–50%. The obtained results demonstrate the necessity of rigorous numerical simulation in controlling the design and cost of SSS.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».