Seismic Drift Estimates of Corroded Piers: A Multihazard Approach Utilizing 3D‐IDA Analysis With Time Stamps Considering Climate Change Effects
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Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The compounding effect of seismicity, exposure to corrosion, and climate change in regions such as North America pose significant challenges for bridge design engineers, as the multihazards impact on the seismic performance of bridge structural systems remains underexplored. While drift ratio is the most widely used parameter in probabilistic seismic demand assessment, existing models predominantly concentrate on seismic intensity levels, overlooking the increase in demand and the reduced deformation capacity, both being affected by corrosion‐induced damage and climate change. Therefore, developing an evaluation framework for the multihazard seismic vulnerability of deficient bridges is an emerging priority in the field. To address this need, a methodology is proposed here that uses data collected from field inspections to quantify the accumulation of historic corrosion damage and forecast future corrosion propagation. Climate change scenarios derived from future climate forecast models are used to project the temperature and relative humidity changes up to the year 2100; the rate of reinforcement corrosion is quantified based on these scenarios. Utilizing incremental dynamic analysis (IDA) across a projected timeline, expressions are derived for the time evolution of drift demand in existing reinforced concrete circular piers over the lifetime of the bridge. By using these results, drift demand expressions are derived for different climate change scenarios. The influence of design parameters (e.g., concrete cover, chloride diffusion coefficient, and aging factor) on the drift demands is evaluated using Monte Carlo simulation. The proposed expressions serve as a benchmark for bridge engineers to study the seismic performance of bridge structures in multihazard environments.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle