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Record W2190105742

Effet de la variation des paramètres caractéristiques des isolateurs sismiques affectés par la température sur le comportement des ponts isolés

2015· article· fr· W2190105742 on OpenAlexaboutno aff
Afif Beji

Bibliographic record

VenueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicSeismic Performance and Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesForestryGeologyPhysicsArtGeography
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le comportement sismique des ponts isolés à la base est régi principalement par les propriétés hystérétiques des isolateurs installés entre les unités de fondation et la superstructure. Le choix des propriétés hystérétiques du système d’isolation sismique est un élément clé dans la conception sismique de l’ouvrage afin d’en contrôler la performance lors de futurs séismes. Toutefois, les isolateurs sont souvent affectés par les conditions environnantes telles que la température et le vieillissement qui amènent des altérations à leurs propriétés hystérétiques. En effet, sous de basses températures, il a été observé que la presque totalité des systèmes d’isolation utilisés subissent une hausse, plus ou moins importante, de leur rigidité et résistance caractéristique. En dépit des connaissances relativement satisfaisantes des effets des basses températures sur les caractéristiques hystérétiques des isolateurs sismiques, leurs impacts sur le comportement des ponts isolés dans les régions froides demeurent encore très peu étudiés et bien compris par les chercheurs et les ingénieurs praticiens notamment dans le contexte sismique canadien. La présente étude vise l’évaluation de l’effet de la variation des caractéristiques hystérétiques des isolateurs sismiques d’une façon générale et de la baisse de la température d’une façon particulaire sur la demande sismique des ponts isolés dans les zones sismiques de l’est et de l’ouest du Canada, représentées respectivement par Montréal et Vancouver.
\n
\nDes analyses simplifiées conformément au code canadien des ponts routiers (2006) et développées similairement selon le code national du bâtiment du Canada (2010) ont été effectuées pour définir les paramètres hystérétiques d’un système d’isolation de référence. Des variations sur ces caractéristiques de référence ont été introduites, représentant soit l’effet de différents facteurs comme une baisse de la température ou le choix du concepteur. Afin d’évaluer l’effet de la variation des caractéristiques hystérétiques sur la demande sismique des ponts isolés (force maximale, déplacement maximal et déplacement résiduel), des analyses spectrales uni-modales et temporelles non-linéaires ont été effectuées sur les modèles des variantes ainsi obtenues. Différents modèles ont été utilisés à cet effet : des modèles à un degré de liberté linéaires équivalents, des modèles à un degré de liberté non linéaires et des modèles tridimensionnels non linéaires. Dans une seconde étape, l’effet de la flexibilité des piles a été considéré en sus sur une sélection de variantes.
\n
\nLes résultats montrent que la baisse de la température engendre une hausse importante de la demande en force sismique accompagnée d’une baisse des déplacements pour les deux côtes du Canada. Toutefois, l’effet est généralement plus accentué et plus marqué à l’est qu’à l’ouest, et les efforts sismiques sont plus importants à l’ouest. En outre, selon la hausse de la flexibilité des piles, le niveau de la demande en force baisse pour les deux côtes. L’effet de la baisse de la température s’estompe légèrement pour les piles très flexibles de l’est, et devient progressivement présent en fonction de la hausse de la flexibilité des piles pour l’ouest. Quant à la demande en déplacement sismique, elle diminue remarquablement pour les piles très rigides puis devient pratiquement insensible pour les piles très flexibles.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.247
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0010.004
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0030.001
Research integrity0.0050.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.266
Teacher spread0.246 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations2
Published2015
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