Life-cycle thinking and performance-based design of bridges: A state-of-the-art review
Notice bibliographique
Résumé
Given the growing emphasis on life-cycle analysis in bridge design, the design community is transitioning from the concept of performance-based design in structural engineering to a performance-based design approach within a life-cycle context. This approach considers various indicators, including cost, environmental impact, and societal factors when designing bridges. This shift enables a comprehensive assessment of structural resilience by examining the bridge's ability to endure various hazards throughout its lifespan. This study provides a comprehensive review of two key research domains that have emerged in the field of bridge life-cycle analysis, namely life-cycle sustainability (LCS) and life-cycle performance (LCP). The discussion on the LCS of bridges encompasses both assessment-based and optimization-based studies, while the exploration of LCP focuses on research examining structures subjected to deterioration over their service life due to deprecating phenomena such as corrosion and relative humidity changes, as well as extreme hazards like earthquakes and floods. Moreover, this study discusses the integration between LCS and LCP, highlighting how combined consideration of these factors can minimize damage costs, improve resiliency, and extend the lifespan of the structure. A detailed evaluation encompasses various life-cycle metrics, structural performance indicators, time-dependent modelling techniques, and analysis methods proposed in the literature. Additionally, the research identifies critical gaps and trends in life-cycle analysis within the realm of bridge engineering, providing a concise yet thorough overview for advancing considerations in the life-cycle design of bridges.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».