PERFORMANCE-BASED SEISMIC RETROFITTING OF BRIDGE BENTS WITH ENGINEERED CEMENTITIOUS COMPOSITES
Notice bibliographique
Résumé
A performance-based seismic design approach is implemented to achieve the desired structural performance over a wide range of seismic hazard levels. It requires defining a set of targeted performance levels and their corresponding limits. Current codes and guidelines do not prescribe such limits for different performance levels for existing bridges with seismic deficiencies such as inadequate ductility and low shear strength. In this study, quantitative damage states expressed in terms of limiting drifts at various performance levels will be developed considering the engineered cementitious composite (ECC) jacket as the retrofitting technique. Considering a seismically deficient bridge bent located in Vancouver, BC, Canada, this study aims to develop a performance-based seismic retrofit method using an ECC jacket. Three earthquake sources: crustal, intra-slab, and interface will be considered due to the location of the bridge. Incremental Dynamic Analysis (IDA) will be conducted for developing the performance-based damage states considering different performance and service levels following Canadian Highway Bridge Design Code (CHBDC). The developed damage states will be used for the performance-based seismic retrofit design of a seismically deficient bridge bent. Fragility analysis will also be performed to obtain the conditional probabilities of exceeding the targeted performance levels. The outcomes of this study will aid in the seismic retrofit design of deficient bridge bents following a performance-based design approach.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».