Deterioration modelling of reinforced concrete bridge decks exposed to chlorides in a changing climate
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Notice bibliographique
Résumé
This study presents a framework for predicting future bridge conditions while considering non-stationary environmental effects. Three modelling approaches are explored based on the availability of historical condition data: probabilistic-mechanistic models, logistic regression, and long short-term memory (LSTM) models. Probabilistic-mechanistic models, implemented using non-homogeneous Markov chains and informed by mechanistic deterioration models, are suitable when historical condition data are limited. They account for environmental effects through variations in transition probabilities over successive time periods to predict future condition states. Logistic regression is simple and effective in capturing the influence of environmental parameters on changes in bridge deterioration rates when sufficient data are available. LSTM models are well-suited for representing deterioration trends when large time-series datasets are available. The demonstration examples focus on reinforced concrete bridge decks and examine chloride-induced reinforcement corrosion, which is the dominant mechanism that is significantly affected by changing climate conditions. However, depending on the location, element type, and environmental exposure, other degradation mechanisms may dominate, and the proposed models can be adapted accordingly to address such cases. These models provide insights into how non-stationary environmental variables, including traffic, temperature and CO2 concentration, may influence reinforced concrete deterioration and better prepare infrastructure managers for devising maintenance strategies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle