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Enregistrement W7162403927 · doi:10.65521/ijasret.v9i6.1566

Study on Parametric Behaviour of Single Cell Box Girder under Different Radius of Curvature

2025· article· W7162403927 sur OpenAlexaff
Harshit Aniya, Sumit Pahwa

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Advance Scientific Research and Engineering Trends · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueRailway Engineering and Dynamics
Établissements canadiensPrairie Improvement Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBox girderCurvatureParametric statisticsDeflection (physics)GirderFinite element methodRadius of curvatureTorsion (gastropod)Tapering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the purpose of the parametric study, five box girder bridge models with constant span length and varying curvature. In order to validate the finite element modelling method, an example of box girder bridge is selected from literature to conduct a validation study. The example box girder is modelled and analysed in SAP 2000 and the responses are found to be fairly matching with the results reported in literature. For the purpose of the parametric study, the five box girder bridges are modelled in SAP2000. The span length , cross-section and material property remains unchanged. The only parameter that changes is the radius of curvature. The cross section of the superstructure of the box girder bridge consists of single cell box. The curvature of the bridges varies only in horizontal direction. All the models are subjected to self weight and moving load of IRC class A tracked vehicle. A static analysis for dead load and moving load, and a modal analysis are performed. The longitudinal stress at top and bottom of cross sections, bending moment, torsion, deflection and fundamental frequency are recorded. The responses of a box girder bridge curved in plan are compared with that of a straight bridge. The ratio of responses is expressed in terms of a parameter. From the responses it is found that; the parameters like torsion, bending moment, and deflection is increasing as curvature of the bridges increase.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,638
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,300 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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