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Enregistrement W4400235419 · doi:10.11159/iccste24.215

Structural Evaluation of Shiplap Hinge Joint Using Empirical and Strut-and-Tie Methods

2024· article· en· W4400235419 sur OpenAlexvenueno aff
Shaymaa Obayes, Monique Head

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference on Civil, Structural and Transportation Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Structural Analysis Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHingeJoint (building)Structural engineeringComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bridges designed before 1990 with shiplap hinge joints (SHJs) using classical approaches need to be evaluated to verify minimum reinforcing or anchorage and development length requirements to failure mechanisms that may occur as outlined in the AASHTO LRFD Bridge Design Specifications (2020).In addition, limited studies to date have focused on the consequences of these older bridge designs and their associated failure mechanisms when evaluating beam ledges with SHJs using classical approaches.In this study, the behaviour of SHJs in existing bridges is examined analytically using two methods, empirical and strut-and-tie, to demonstrate the potential application of each technique on assess existing structures.Most importantly, this study provides insight on how strut-and-tie methods can be applied to evaluate existing bridges with in-span hinge connections and how to adequately account for development lengths using the strut-and-tie method compared to the empirical method.Nonlinear finite element (FE) models are generated as a physics-based to represent the expected ultimate capacity and associated failure mechanisms of beam ledges.The results revealed that the estimated strength capacity of the SHJs using the strut-and-tie method was less than both empirical and FE methods, suggesting that the lower-bound solution may be the more critical evaluation method.Overall, the results illustrate the various governing failure mechanisms from the different methods when evaluating the section capacity, sufficient steel area, and development length, which influence the structural response of SHJs when loaded.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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