Lifetime Serviceability and Safety of Highway Bridges Under Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation aims to address the growing challenge of ensuring the serviceability and safety of concrete highway bridges amidst climate change, with a particular emphasis on the Canadian scenario where a significant backlog in maintenance exists. A particular focus is set on characterizing the accelerated deterioration of bridges due to climatic change and assessing its impact on bridge lifetime performance, from regular service to extreme collision scenarios. The research unfolds in three phases. First, it assesses the impact of climate change on chloride-induced damage, a significant deterioration factor for concrete bridges. This phase includes two parts: one is to establish a provincial database for Ontario that documents chloride exposure over time and different traffic and weather conditions. Additionally, the study utilizes machine learning to create Corrosion Hazard Maps, which reveal spatial variations in the risk of corrosion damage to bridges under different climate change scenarios. Building on the first phase which focuses on serviceability, the second phase evaluates how climate change exacerbates the safety risks associated with both service loads and extreme vehicle-bridge collisions. For service loads, reliability-based methodologies are developed to assess the time-varied safety of bridges, considering both traditional vehicular loads and emerging traffic patterns (i.e., automated truck platooning). In the case of vehicle-bridge collisions, the approach focuses on employing a fragility-based approach for evaluating the lifetime performance of concrete highway bridges that are exposed to both episodic (vehicle-bridge collision) and chronic (corrosion) hazards. The final phase expands the scope of the first and second phases from individual bridges to entire transportation networks. It introduces a multiscale, risk-based assessment framework that prioritizes bridge rehabilitation to accommodate truck platooning and mitigate collision risks. Overall, the dissertation promotes a comprehensive, resilient framework for bridge life-cycle management, integrating various stages from design to maintenance within the broader context of socio-economic factors.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».