Maintenance Optimization Model for Existing Reinforced Concrete Bridge Piers Based on an Integrated Life-Cycle Cost and Performance-Based Design Approach
Notice bibliographique
Résumé
Coastal bridges are vulnerable to diverse hazards, including earthquakes, corrosion, and climate change. Regular maintenance is necessary to mitigate such vulnerability and prolong the lifespan of bridges. However, the high number of deficient bridges, combined with the limited financial capacity of most developing countries, calls for a pragmatic framework to optimize the maintenance program of bridges and preserve public funds. This study provides an integrated life-cycle and performance-based design approach for existing bridges in multihazard environments, aiming to improve their fragility and minimize their life-cycle costs (LCC). A methodology to evaluate the current damage condition of an existing deficient reinforced concrete bridge pier is introduced. Future degradation of the concrete column is then anticipated, considering the impact of both corrosion and climate change. Then, the maintenance LCC indicators are defined, and the maintenance model is formulated. An optimization model using the binary linear programming approach is employed to minimize the operational LCC of the bridge while maintaining the probability of damage within a user-defined upper limit for each damage state. Finally, a case study is used to illustrate the proposed approach. With this optimization model, it was possible to decrease the future LCC of two existing bridge piers in two different environments, marine atmospheric and marine splash, by 38.4% and 35%, respectively. Overall, the results of this study indicate that reducing the maintenance interval between future activities is beneficial only up to a certain limit, which varies depending on the seismic risk and environmental exposure.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».