Damping in masonry arch railway bridges under service loads: An experimental and numerical investigation
Notice bibliographique
Résumé
This article investigates the damping behavior of masonry arch bridges under service loads extracted from experimental data and provides guidelines on how to emulate this behavior in numerical analysis, particularly in discrete element model applications. First, an experimental campaign is undertaken and vibrations on three masonry arch railway bridges under train loads were monitored. The modal damping ratios from several sensors on each bridge were extracted by isolating the modal component of free decay vibrations which commence immediately after the train leaves the bridge. The modal damping ratios identified under service loads were compared with their counterparts identified under ambient vibrations. The suitability of mass-proportional, stiffness-proportional and Rayleigh damping models in emulating damping in masonry arch bridges was evaluated. In the numerical phase of the study, a single-arch masonry bridge was modeled using mixed discrete continuum approach and a moving load analysis was conducted without applying any additional viscous damping. The results of the numerical analysis indicate that the inherent damping in discrete element models provided by their nonlinear nature can be sufficient to emulate the damping behavior of masonry arch bridges under service loads. The research provided in this article is unique in the sense that it combines an experimental study and a numerical study on damping of masonry arch bridges under service loads. Unlike its counterparts in literature, which use either ambient vibrations or seismic action, damping values are computed under appropriate levels of vibration amplitudes for service loads, which is critical to estimate the modal damping ratios accurately under these loads.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».