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Record W7039817639

Méthode de prédiction et analyse par éléments finis des collisions de véhicules avec les superstructures de ponts

2021· dissertation· fr· W7039817639 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2021
Typedissertation
Languagefr
FieldEngineering
TopicStructural Response to Dynamic Loads
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsStatistical analysisHomogeneousRail transportation
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les ponts sont soumis à des phénomènes extrêmes tels que les séismes, les vents violents,
\nles incendies, les explosions et les charges d’impacts. Parmi ces sollicitations, les
\ncollisions de véhicules avec les ponts constituent une menace importante à l’intégrité
\nstructurale des ponts, mettent en danger les usagers et causent d’importantes pertes
\néconomiques notamment par la fermeture de routes et les réparations structurales.
\nCe travail doctoral propose et met en oeuvre une méthode pour étudier ces événements
\nau Québec. Des données significatives ont été récoltées et combinées pour obtenir une
\nbase de données globale des collisions véhicules-ponts qui se sont produites dans la province
\nquébécoise entre 2000 et 2016. La base de données obtenue a permis de conduire
\nune analyse statistique mettant en lumière les caractéristiques des collisions véhiculesponts,
\ntels que le type de véhicule impliqué, les dimensions de l’ouvrage heurté, la vitesse
\nlimite, la configuration de la route, l’état de la surface de la chaussée et les conditions
\nd’éclairage. L’ensemble des événements de la base de données ont été géo-référencés
\nau sein d’une carte évolutive qui permet de visualiser efficacement la distribution et
\nl’évolution des collisions véhicules-ponts au sein d’une région du Québec. Un modèle de
\nrégression pour prédire ces événements a été développé à partir d’une méthode de validation
\ncroisée à plusieurs couches. Le modèle obtenu peut être mis à jour régulièrement
\npour inclure les nouvelles collisions véhicules-ponts compilées dans la base de données,
\net ainsi identifier les ouvrages les plus sujets aux collisions de véhicules, ou prioriser la
\nmise en place d’actions de réduction des risques.
\nLa modélisation aux éléments finis des charges d’impacts peut permettre d’améliorer la
\ncompréhension des effets des charges d’impacts sur les tabliers de ponts. Une approche
\npratique basée sur la méthode des éléments finis est proposée pour étudier les paramètres
\nclés influençant la réponse dynamique d’un tablier de ponts soumis à l’impact d’un engin
\nde chantier transporté par un camion-plateau. Deux types d’impacts sont considérés :
\nle choc dur, pour lequel l’énergie est principalement dissipée par le véhicule impactant,
\net le choc mou, pour lequel l’énergie générée par l’impact est dissipée par le tablier de
\nl’ouvrage. Les modèles obtenus sont utilisés pour conduire une analyse paramétrique
\nsur l’ensemble véhicule-pont avec les propriétés suivantes : rigidité latérale et masse
\ndu tablier de pont, ainsi que masse et vitesse du véhicule impactant pour le choc
\nmou ; masse, vitesse et rigidité du véhicule pour le choc dur. Les analyses montrent
\nl’importance considérable de la souplesse des surfaces de contact dans les résultats du
\nchoc des véhicules avec les superstructures de ponts. Les tendances caractérisant les
\ncollisions entre un véhicule lourd et un tablier de pont sont étudiés du point de vue
\ndes forces de contact et de leurs durées, de la réponse structurale de la structure, et du
\nbilan énergétique. Les résultats obtenus sont comparés aux prédictions analytiques et
\naux valeurs de forces statiques équivalentes proposées par l’Eurocode.

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.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.640
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
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 head0.014
GPT teacher head0.232
Teacher spread0.218 · 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