Fragility-Based Seismic Risk Assessment of Reinforced Concrete Bridge Columns
Notice bibliographique
Résumé
In earthquake-prone regions, predicting the impact of seismic events on highway bridges is crucial for post-earthquake effective emergency response and recovery planning. This paper presents a methodology for a simplified seismic risk assessment of bridges using fragility curves that integrates updated ductility ratios of reinforced concrete bridge columns from literature based on experimental results on cyclic tests of reinforced concrete circular columns. The methodology considers two damage states (cover spalling and bar buckling) for bridge columns with seismic and non-seismic design considerations and then estimates displacement thresholds for each damage state. The Damage Margin Ratio (DMR) is introduced as an index defined by the ratio of the median Peak Ground Acceleration (PGA) for a specific damage state to the PGA that corresponds to the target seismic hazard probability of exceedance in 50 years that is typically defined in bridge design and evaluation codes and standards. The DMR is then compared to a user-specified Threshold Damage Margin Ratio (TDMR) to evaluate the level of risk at a specific threshold probability of exceedance of the damage state (5% and 10%). Comparative assessment is conducted for the relative seismic risk and performance of non-seismic and seismic bridges corresponding to the seismic hazard values at 10% and 2% probability of exceedance in 50 years for 7 urban centers in the province of Quebec as a case study demonstration of the methodology. The proposed methodology offers a rapid tool for screening and prioritizing bridges for detailed seismic evaluation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».