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Record W7010470895

Influence de l'endommagement sur la fiabilité structurale de ponts en béton armé : Études de cas

2010· other· fr· W7010470895 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

Venuenot available
Typeother
Languagefr
FieldEngineering
TopicConcrete Corrosion and Durability
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsReinforced concreteInternal forcesStructural failure
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Un outil informatique, appelé « Laval Reliability Toolbox 2 » (LRT2), a été développé afin d’évaluer, en fonction du temps, l’évolution de l’indice de fiabilité d’un pont en béton armé selon divers paramètres d’utilisation et d’endommagement. L’outil présenté innove en considérant la fiabilité des états limites ultimes de flexion et de cisaillement des poutres ainsi que le poinçonnement de la dalle. Les différents éléments structuraux forment un système utilisé pour représenter le mode de défaillance du pont. Un modèle d’endommagement permet de simuler l’évolution dans le temps des propriétés d’une structure soumise à la corrosion causée par l’application de sels déglaçants : la corrosion cause une diminution du diamètre des barres d’armatures touchées et la délamination du béton d’enrobage. L’outil développé a été utilisé pour comparer la fiabilité de ponts à simple travée ayant deux, trois, cinq et six poutres soumis à différents scénarios d’endommagement. Il est aussi démontré qu’il est pertinent d’étudier les poutres dans leur ensemble puisque la fiabilité des différents états limites varie le long de celles-ci. Il est démontré que le fait d’ignorer les corrélations entre les éléments structuraux surestime la fiabilité de structures peu redondantes, modélisées par des systèmes en série, et sous-estime la fiabilité de structures redondantes, modélisées par des systèmes mixtes. L’étude des scénarios d’endommagement met en évidence l’existence de sections et de modes de rupture qui, si endommagés, influencent grandement la fiabilité de la poutre. Enfin, des cycles de performance peuvent être définis afin de déterminer la durée de vie d’un pont, c’est-à-dire de déterminer le moment où il atteindra son indice de fiabilité cible et de déterminer les moments où certains endommagements surviendront. Cette méthodologie pourrait, à terme, constituer une aide à la gestion des structures visant à faciliter le choix des interventions prioritaires.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.008
Threshold uncertainty score0.016

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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 head0.005
GPT teacher head0.222
Teacher spread0.217 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
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

Citations0
Published2010
Admission routes1
Has abstractyes

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