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Enregistrement W4386642655 · doi:10.1061/jbenf2.beeng-6394

Comparative Dynamic Load Effects of Tracked and Wheeled Military Vehicles on Bridges

2023· article· en· W4386642655 sur OpenAlexaff
Anthony Everitt, Marc-André Dagenais, Gordon Wight, Andrew James MacDonald

Notice bibliographique

RevueJournal of Bridge Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRailway Engineering and Dynamics
Établissements canadiensStantec (Canada)Royal Military College of CanadaTransport Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRange (aeronautics)Bridge (graph theory)Allowance (engineering)Dynamic load testingEngineeringSimulationStructural engineeringAerospace engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The perceived and observed differences in the dynamic behavior between wheeled and tracked military vehicles should be considered when applying appropriate dynamic load effect values for bridge design and assessment. Based on available test data, tracked military vehicles appear to impose less severe dynamic load effects when compared with wheeled vehicles under similar crossing conditions. In exploring a range of crossing conditions, a review of test data was used to make a general comparison of the dynamic loading amplification between tracked and wheeled military vehicles. To expand the range of crossing conditions tested for an instrumented bridge, additional data were collected for an artificially induced roughness of the bridge surface. By combining the test results from previous studies with the results from this testing program, the relative dynamic loading amplification between tracked and wheeled military vehicles can be quantified for situations with similar crossing conditions. Given this comparison, it may be appropriate to use a dynamic load allowance (DLA) of as low as 70% of the code-specified DLA for wheeled vehicles when evaluating the capacity of bridges subjected to military tracked traffic. This is especially relevant when considering maneuver options for main battle tanks during military combat operations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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