A Systematic Framework for the Seismic Risk Management of RC Bridges Using Hybrid Retrofit Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Reinforced concrete (RC) bridges are vital components of the transportation infrastructure.However, several existing bridges may fail to meet the target performance objectives of current seismic design standards.Past earthquakes have underscored the vulnerability of substandard bridges to damage modes such as pounding and curvature ductility demands, emphasizing the critical need for seismic retrofitting.This paper proposes a systematic methodology for selecting individual and hybrid retrofit strategies for the seismic risk management of substandard RC bridges.This framework is applied to a benchmark multi-span RC bridge representing a large bridge inventory in a medium seismicity study region.The proposed framework selects retrofit measures that mitigate various damage modes, including excessive bearing displacement, pounding between nearby bridges, and significant curvature ductility demands in bridge bents.The adopted retrofit approaches are verified against previous experimental results through detailed three-dimensional fiber-based modeling and implemented in the representative bridge to evaluate the dynamic response behavior of the existing and retrofitted bridges.The nearby bridges' lateral capacity is initially investigated to assess the retrofit options by analyzing various local damage indicators.Fragility analyses are then performed under different seismic scenarios to compare the effectiveness of the proposed retrofit strategies.Finally, a versatile seismic performance-cost indicator is employed to prioritize the retrofit alternatives and to propose a hybrid retrofit strategy that effectively addresses various damage modes inherent in the substandard bridge and ensures the safety and serviceability of existing RC 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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».