Development of Indonesia’s Probabilistic based Bridge Loading Code
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<p>Indonesian bridge loading code, SNI 1725 was first introduced in 1989. Due to insufficient data at that time, the nominal bridge live load and load factor values specified in the code was based on consensus rather than data, referring to overseas loading code, such as US’s AASHTO LRFD Bridge Design Specifications and Australia’s AS Bridge Loading Code. On the other hand, AASHTO themselves was derived using probabilistic approach based on Ontario’s truck measurement data in 1970’s. In this research, the load factor calibration for Bina Marga standard designed bridges in Indonesia was conducted using reliability analysis. The research team collected vehicle load measurement data using weigh-in-motion technology and used it to evaluate the reliability of standard bridges with different types and span lengths. The target reliability index was set at 3.72, in accordance with the Strength I Limit State in the SNI Bridge Loading Code. The analysis results showed that the current SNI Bridge Loading Code resulted in an under-designed bridge superstructure. The recommended load factors to reach the target reliability index were a resistance factor of 0.90, a dead load factor of 1.60, and a live load factor of 1.96. This study is significant as it is the first time in Indonesia that the development of a bridge loading code has been based on actual load measurement data using a probabilistic approach.</p>
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.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle