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Enregistrement W4379419414 · doi:10.30574/wjaets.2023.9.1.0161

Study on non-linear analysis of arch bridges subjected to ground motion

2023· article· en· W4379419414 sur OpenAlexaff
Aravind Ramesh Gaikwad, Vaibhav Shelar

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Advanced Engineering Technology and Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Engineering and Vibration Analysis
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArchStructural engineeringBridge (graph theory)EngineeringSpan (engineering)Arch bridgeDisplacement (psychology)Beam bridgeAccelerationCantileverFinite element methodGeotechnical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thanks to the cantilever launching technique, arch bridge building has once again become popular throughout the world. Today, these structures are one of the three main types of long-span bridges, along with suspension and cable-stayed bridges. Arch bridge structures have a complex behavior during powerful earthquakes because the arch rib is an element that is primarily susceptible to a large axial compression force brought on by dead loads. The nonlinear dynamic analysis of an arch bridge using STAAD Pro V8i software with earthquake loading is the subject of this research. Due to their easy load bearing qualities, arch bridges with short and medium spans are currently being constructed frequently for traffic bypass. Therefore, it is necessary to assess its stability in the event of a powerful earthquake. The STAAD-modeled arch bridge's nonlinear, time history analysis. The research in this study uses pro. For Time History analysis, data from the Bhuj Earthquake of 2001 is used, and the Rudramata Bridge, which collapsed during the Bhuj Earthquake, is researched. The primary focus of this study is on the analysis of the displacement, time-velocity, and time- acceleration responses of an arch bridge to lateral loads. And the results demonstrate that the displacement for the arch bridge is less than that for the Rudramata Bridge in all three directions.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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