Seismic analysis of the RC integral bridges using performance-based design approach including soil structure interaction
Notice bibliographique
Résumé
Bridges in high seismic risk zones are designed and built to withstand damage when subjected to earthquakes. However, there have been cases of bridge collapse due to design flaws around the world in the last few decades. To avoid failure and minimize seismic risk, collapse issue should be appropriately addressed in the next generation bridge design codes. One of the important subjects that needs to be addressed in bridge design codes is Soil-Structure Interaction (SSI), especially when the supporting soil is soft. In this research, SSI is incorporated within a performance-based engineering framework to assess the behaviour of RC integral bridges. 3-D nonlinear models of three types of integral bridges with different skew angles are built. For each bridge type, two archetype models are constructed with and without considering the effect of SSI. CALTRANS spring and multi-purpose dynamic Winkler models are employed to simulate the effect of soil in the SSI simulation. In this study, relative displacement and drift of the abutment backwall and pier columns are considered as engineering demand parameters (EDPs). Spectral acceleration of ground motions is chosen as the intensity measure (IM). Incremental dynamic analysis (IDA) is employed to determine the engineering demand parameters and probability of collapse using a set of 20 well-selected ground motions. Current study shows that for the integral abutment bridges considering soil structure interaction mostly demonstrate smaller relative displacement capacity/demand ratio. Therefore, neglecting SSI can result in overestimating relative displacement capacity of the structural components in this type of bridges. In addition, it is shown that SSI can cause an increase in ductility of the pier columns while it can cause a decrease in the ductility of the abutments. Collapse Margin Ratio (CMR) is considered here as a primary parameter to characterize the collapse safety of the structures. It is found that the probability of collapse of the SSI archetype models is higher than probability of collapse of their corresponding non-SSI models. Consequently, CMR value of the SSI archetype model is smaller than CMR value of its corresponding non-SSI models.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».