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Enregistrement W4405733905 · doi:10.1002/eer2.99

Seismic fragility and life‐cycle loss analyses of high‐speed railway bridges supported by segmentally assembled round‐end hollow piers

2024· article· en· W4405733905 sur OpenAlexaff
Zhiyuan Hu, Tieyi Zhong, Hongyu Qin, Xin-Lin Ji, Lianxu Zhou

Notice bibliographique

RevueEarthquake Engineering and Resilience · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesChina Railway
Mots-clésFragilityEngineeringForensic engineeringStructural engineeringMaterials sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The shortcomings of segmentally assembled round‐end hollow‐section piers (SRHPs), such as weak segment joints and poor energy‐dissipation capacity, have limited their application in high‐intensity earthquake regions. Therefore, this article particularly focuses on the seismic performance of SRHPs. Three high‐speed railway bridges are designed, which are equipped with three different types of round‐end hollow‐section piers (RHPs): cast‐in situ RHP (CRHP), segmentally assembled RHP with energy‐dissipation bar (E‐SRHP), and segmentally assembled RHP with low‐yield point steel connection buckles (L‐SRHP). Subsequently, three nonlinear finite element models of the corresponding bridges were established and validated by quasi‐static test results. Furthermore, compared to CRHP, the seismic performance of E‐SRHP and L‐SRHP was evaluated from the perspectives of seismic fragility and life‐cycle seismic loss. Research results revealed that the seismic fragility performance of the bridge with L‐SRHP is the best among all three bridges, followed by the bridge with E‐SRHP. Notably, the life‐cycle cost considering seismic loss for E‐SRHP is 83% of that for CRHP, whereas L‐SRHP is only 65% of that for CRHP. In general, the high‐speed railway bridge supported by L‐SRHP possesses the best seismic performance and economic benefits among the three bridges, which shows promising application prospects in high‐intensity earthquake‐prone regions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,227 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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