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Enregistrement W4415292529 · doi:10.2749/ghent.2025.2111

IABSE TG3.1 final analysis: Comparison between full-scale measurements and numerical simulations of a long-span bridge during a non-synoptic event

2025· article· en· W4415292529 sur OpenAlexaff
Giorgio Diana, Stoyan Stoyanoff, Tommaso Argentini, Niccolò Barni, Filippo Calamelli, Miguel Cid Montoya, Santiago Hernández, Allan Larsen, Claudio Mannini, Daniele Rocchi, Roberto Rossi, Martin N. Svendsen, Teng Wu

Notice bibliographique

RevueReport · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Health Monitoring Techniques
Établissements canadiensRowan Williams Davies & Irwin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBridge (graph theory)StormThunderstormAeroelasticityWind tunnelWind speedEvent (particle physics)Computer simulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past few years, the frequency and intensity of extreme climate events such as thunderstorms and downbursts have increased. These non-synoptic events involve large fluctuations in wind speed and angle of attack, potentially inducing critical conditions for bridge decks. Technological advancements in full-scale monitoring have not only confirmed these characteristics but have also enabled deeper investigations of long-span bridges aeroelastic behavior. These circumstances have proven to be a valuable opportunity for the IABSE TG3.1, which has been involved for the past 6 years in benchmarking software to compute bridge responses to turbulent winds, to extend the validation of numerical methods to extreme weather phenomena. To achieve this goal, it was decided to compare the results of numerical simulations obtained by the participants with the measured full-scale response of the Hardanger Bridge during the storm “Tor”, which struck the bridge in 2016. To provide a suitable input for the simulations, wind tunnel tests were carried out in the Politecnico di Milano wind tunnel on a deck sectional model of the bridge. This paper presents the first numerical results and compares them with the monitored bridge response.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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