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Enregistrement W4385641099 · doi:10.2749/istanbul.2023.0285

New challenges in the IABSE TG3.1 benchmark on super long span bridge aerodynamics

2023· article· en· W4385641099 sur OpenAlexaff
Giorgio Diana, Stoyan Stoyanoff, Andrew Allsop, Luca Amerio, Michael Skipper Andersen, Tommaso Argentini, Filippo Calamelli, Miguel Cid Montoya, Vincent De Ville, Santiago Hernández, José Ángel Jurado, Igor Kavrakov, Guy L. Larose, Allan Larsen, Guido Morgenthal, Daniele Rocchi, Roberto Rossi, Martin N. Svendsen, Teng Wu

Notice bibliographique

RevueReport · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensRowan Williams Davies & Irwin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerodynamicsBenchmark (surveying)Bridge (graph theory)ThunderstormComputer scienceWind tunnelSpan (engineering)Wind speedComputationAeroelasticityMeteorologyStructural engineeringSimulationAerospace engineeringEngineeringGeologyGeographyAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the last years, extreme climate events as thunderstorm and downburst are becoming increasingly frequent and widespread. These phenomena could significantly impact on the dynamic response of super long-span bridges since they are typically characterized by a sudden variations of the mean wind speed combined with large vertical angles of attack. This contingency is considered an interesting opportunity for the IABSE Task group 3.1, involved for the last 5 years in the benchmark of the software for the computation of the bridge response to the turbulent wind, to extend the applicability of the consolidated numerical procedures to a case of study characterized by a non-synoptic wind. To reach this purpose, taking as a target the full-scale data measured on the Gjemnessund Bridge during two different incoming wind conditions, a comparison with numerical results is proposed. Specifically, the working group has defined two steps of increasing complexity. The first, given the same input data to the participants, consists of a preliminary numerical benchmark while, the second, concerns the comparison between the outcomes and the dynamic response of the real bridge. In this paper, the results of the wind tunnel tests, performed to measure all the aerodynamic coefficients required for numerically simulating the bridge response, are reported. Finally, the first step is presented and some preliminary outcomes are shown.

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)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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