Addressing Climate Resiliency in Long Span Bridges Through Early Stage Aerodynamic and Climate Consulting
Notice bibliographique
Résumé
New long span bridges must be designed for climate resiliency based on historical records and long- term predictions. Existing bridges must be rehabilitated for climate resiliency to ensure safe operation and increased longevity. A multi-hazard assessment combined with bridge monitoring, wind tunnel studies and numerical analysis can provide an accurate picture of the current state of the bridge as a whole and specific components of the bridge including cables, deck, and hangers. Bridge microclimate past, present and future can be modelled, and climate scenarios can be applied to a digital model of the bridge to predict the response of the structure to the windstorms of tomorrow and to develop a framework of climate change adaption. The authors will illustrate how aerodynamic and climate engineering consulting can inform decisions about the design and rehabilitation of long span bridges using case studies. Aerodynamic and climate consulting early in the design process contributes to both design, material, and carbon cost savings. Aerodynamic consulting and climate (weather) forecasting in construction stage planning ensures safe, efficient, and cost-effective construction of a bridge or a bridge rehabilitation plan. A case study of the design of a new signature long span bridge, case studies of bridge cables and hangers and a case study of a bridge rehabilitation will be detailed to outline the benefits of early stage aerodynamic and climate consulting.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».