Innovative Overload Permitting in Manitoba - Allowing a 363 250 Kg (GVM) "Superload"
Notice bibliographique
Résumé
Manitoba Infrastructure and Transportation (MIT) has over 1000 Bridge structures on their highway network that are nearing the end of their service life. Faced with an increasing number of overload permit applications and aging structures, a refined method of load rating is needed to permit overloads efficiently while avoiding damage to bridge structures. MIT uses AASHTO's Non?Standard Gage (NSG) Distribution Factor Method to predict the performance of superstructure elements for bridges. These particular overloads weighing 80 percent more than the design loads have been reviewed and approved using the NSG method. MIT is the only Agency in Canada that uses the AASHTO Load and Resistance Factor Design (LRFD) Bridge Design Specification and the corresponding Load and Resistance Factor Rating (LRFR) specification for bridge load rating. AASHTO's Bridgeware rating program (Virtis) employs the NSG method for load rating and using this method, MIT was able to issue permits for safely moving three transformers each weighing 357 000 kg (Gross Vehicle Mass, GVM). Field monitoring and measurements were undertaken in order to compare the structure's actual performance against theoretical values. This Paper will discuss the details of the load rating analysis using the Non?Standard Gage Distribution Factor Method, the instrumentation used for monitoring, and the results of the comparison between actual and theoretical values. By utilizing Virtis, MIT rated the bridges along a predetermined route and obtained Operating Rating Factors which were greater than one; hence the transformers were successfully moved and upon inspection, the structures behaved as predicted. For the covering abstract of this conference see ITRD record number 201310RT334E.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».