Utilizing a new self-centering hysteresis model to assess the seismic vulnerability of a long-span cable-stayed bridge equipped with SMA wire-based roller bearings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A novel shape memory alloy wires-based smart roller bearing (SMA-RBs) has been developed and its cyclic behavior under reverse cyclic loadings has been experimentally investigated. However, its efficacy and performance in enhancing the seismic performance of bridge structures have not been well understood and proven. A new self-centering hysteresis model for SMA-RBs has been proposed to properly simulate their hysteretic behavior, which has been experimentally validated through a pseudo-static test. A methodology is proposed to determine the four damage states of SMA-RB (i.e. slight, moderate, extensive, and collapse) considering the contribution of SMA wires. The smart SMA-RBs are utilized for a cable-stayed bridge in China. The vulnerability of two reference bridges, i.e. the floating system (FS) and rigid system (RS), and one isolated bridge equipped with SMA-RBs (SMA-RBS) are compared at component and system levels. The applicability of three commonly used intensity measures (IMs), i.e. PGA, PGV, and Sa(T 1 ), are evaluated and PGV turns out to be the optimal IM for long-span cable-stayed bridge systems. Results show that incorporating SMA wires in roller bearings can decrease the failure probabilities of the bearing. The piers and towers with SMA-RBs lead to lower seismic fragility over the towers and piers in the reference bridges. The RS is the most vulnerable bridge whereas the SMA-RBS is the least vulnerable bridge among the four bridges. The SMA-RBS experience a much lower collapse damage probability compared to RS ad FS.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».