Notice bibliographique
Résumé
Joint-free bridges are preferred over those with conventional expansion joints because they provide better protection for structural components and allow such assets to reach their intended service life. Strategies for implementing joint-free bridges include the incorporation of link slabs (LS) and sliding approach slabs (SAS). Since LS and SAS need to be flexible to function well, the use of conventional steel-reinforced concrete is not ideal. This study explores the use of high-performance materials such as engineered cementitious composite (ECC) and glass-fibre reinforced polymer (GFRP) rebars for joint-free bridges under static or fatigue loading through experimental, numerical, parametric studies, and design-oriented analysis. It was found that high-performance materials helped to improve the performance of joint-free bridges with link slabs by providing flexibility, crack control, and fatigue resilience. The improved compatibility between ECC and GFRP contributed to better LS structural performance, as both materials contributed by sharing stresses under static and fatigue loading compared to steel rebar. Reinforced concrete deck girder joint-free bridges incorporating ECC link slabs were also investigated under static and fatigue loading, and showed structural performance comparable to that of composite deck steel girder bridges. It was also determined that ECC SAS performed well under static and fatigue loading, as well as in the case of approach fill soil settlement.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».