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Enregistrement W4400741930 · doi:10.1061/jbenf2.beeng-6720

Time-Dependent Reliability-Based Methodology for Assessing Fracture Toughness Requirements for Highway Bridges

2024· article· en· W4400741930 sur OpenAlexaffabout
Michelle Y. X. Chien, Mohammad Javad Tolou Kian, Ali Chehrazi, Scott Walbridge

Notice bibliographique

RevueJournal of Bridge Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFatigue and fracture mechanics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability (semiconductor)Structural engineeringFracture toughnessForensic engineeringReliability engineeringEngineeringMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The provisions for avoidance of brittle fracture in various bridge design codes vary in complexity, from the simple tables in North American codes, which present impact energy requirements as a function of steel grade, climate zone, and member type, to the more involved methods presented in the Eurocodes, which allow factors such as plate thickness, demand-to-capacity ratio, and strain rate to be considered. While these provisions generally appear to be meeting the needs of the code users, two issues are noteworthy. The first is that the North American provisions offer less flexibility and guidance for handling unusual situations than the Eurocode methods. The second is that very few studies can be found in the literature attempting to assess the level of reliability against brittle fracture provided by any of the existing design provisions. The current paper presents a study that attempts to make a first step in addressing both issues, using the Canadian design provisions as an example. Specifically, this paper describes a time-dependent Monte Carlo simulation (MCS)-based probabilistic model and then uses it to assess the extent to which the Canadian provisions provide consistent and adequate levels of reliability against brittle fracture over a range of steel grades, plate thicknesses, and climates. Based on the analysis results, areas of potential improvement of these requirements are identified.

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)0,004
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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