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Enregistrement W4295298579 · doi:10.1080/10168664.2022.2104188

IABSE Task Group 3.1 Benchmark Results. Numerical Full Bridge Stability and Buffeting Simulations

2022· article· en· W4295298579 sur OpenAlexaff
Giorgio Diana, Stoyan Stoyanoff, Andrew Allsop, Luca Amerio, Michael Styrk Andersen, Tommaso Argentini, Filippo Calamelli, Miguel Cid Montoya, Vincent de Ville de Goyet, Santiago Hernández, José Ángel Jurado, Igor Kavrakov, Guy L. Larose, Allan Larsen, Guido Morgenthal, Daniele Rocchi, Martin N. Svendsen, Teng Wu

Notice bibliographique

RevueStructural Engineering International · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Vibration Analysis
Établissements canadiensRowan Williams Davies & Irwin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAeroelasticityFlutterAerodynamicsStructural engineeringWind speedStability (learning theory)Benchmark (surveying)Aerodynamic forceEngineeringComputer scienceGeologyAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aerodynamic stability and buffeting response due to turbulent wind have a fundamental importance for long-span bridge design. However, there are no benchmark cases that can be used as a reference estimate for an independent validation of the numerical methods and theoretical approximations. Therefore, the IABSE Task Group 3.1 proposal is to fill this gap by defining a reasonably well predicted set case for the response to wind of long-span bridges, both in terms of aerodynamic stability and buffeting. Specifically, a statistical analysis was performed on the numerical results collected by the task group participants, who used their own methodology and tools (either in time domain and/or frequency domain) to predict the bridge stability to flutter and buffeting response to wind, sharing the same input data (wind conditions, bridge structural properties, and deck aerodynamic coefficients). The benchmark results presented in this paper can be used as a point of reference for other numerical codes, and they include the onset of flutter speed, damping ratio variation with mean wind speed and the root mean square of the displacements as a function of mean wind speed, power spectral density values, and time histories of displacements.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,005

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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