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Enregistrement W6996850353

Structural Optimization of Cable-Stayed Bridges Considering the Action of Permanent and Transitory Loads

2019· article· en· W6996850353 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Vibration Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCompute Canada
Mots-clésAeroelasticityAerodynamicsWind engineeringFinite element methodSlabTowerEngineering design processGenetic algorithmSpan (engineering)Process (computing)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cable-stayed bridges are complex structures with several advantages such as aesthetical appeal, economic use of materials, and efficient construction method. Due to these advantages and the extensive knowledge gained from projects over the years, longer cable-stayed bridges are being constructed. As span lengths increase, structures become more flexible, which makes the accurate evaluation of wind loads critically important in the design of cable-stayed bridges. A large number of variables are involved in the design of cable-stayed bridges. Those include overall geometric dimensions, cross-sectional dimensions, number of stay-cables and pre-tensioning forces to be applied to the cables. Taking all variables into account, and considering the need to conduct multiple moving load analyses and to calculate accurately aerodynamic wind forces, a design optimization process for such bridges becomes challenging. In this thesis, a numerical model capable of achieving this design optimization task is developed. The numerical model uses a structural system in which the deck is composite steel-concrete with two I main girder. The developed numerical model is based on the Finite Element Method (FEM), the Real Coded Genetic Algorithm (RCGA), and the Discrete-Phases Design Approach. The latter classifies variables into two categories: (i) main variables: number of stay-cables, I-girder inertia, concrete slab thickness, tower cross-section external dimensions, tower height above the deck; (ii) secondary variables: I-girder dimensions, stay-cable areas and pre-tensioning forces. The main variables are design variables optimized directly by the RCGA, while the secondary variables are indirectly optimized by the discrete phases. Buffeting wind loads are considered as equivalent static forces, which were validated through a theoretical-experimental correlation. This powerful tool is used to assess the importance of considering truck versus lane loads, as well as wind buffeting loads and various aeroelastic instabilities in the design optimization process. Results show that the most critical load combination include the wind effect, and that the critical wind velocities of aeroelastic phenomena play a significant role for high values of basic wind speeds.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,215 · 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
Publié2019
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