Multi-lane factor for bridge traffic load from extreme events of coincident lane load effects
Multi-lane factor for bridge traffic load from extreme events of coincident lane load effects
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来自重合车道荷载效应的极端事件的桥梁交通荷载的多车道因子
DOI：
10.1016/j.strusafe.2017.12.002
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发表时间：
2018-05
影响因子：
5.8
通讯作者：
Shi X
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhou J;Shi X
提出了一种新的桥梁交通荷载多车道系数框架。建立了由组合系数、车道修正系数和分担系数组成的最大似然比通用方程。寿命MLF的计算方法采用基于重合极端车道加载事件的二元极值理论。最后以动态称重(WIM)数据为例，通过交通模拟和双变量极值自举对MLF模型进行了校正，并给出了应用实例。对于所研究的场地，WIM数据的统计结果表明，相邻车道上的交通负荷是不同的，但却是相关的。对MLF模型的标定表明，极端重合车道荷载效应之间的相关性受到相邻车道交通负荷相关性的影响。份额系数和重量限制两个关键参数对MLF的校准值有明显的影响，因此在对多车道桥梁的交通荷载进行现场评估时需要考虑这两个参数。建议的通用MLF框架提供了对多车道交通负载的深入理解，并且可以针对任何桥梁或车流进行校准。
A novel framework for multi-lane factors (MLFs) for bridge traffic loading is proposed in this work. A general equation of MLF, consisting of a combination coefficient, a lane correction coefficient, and a share factor is established. The calculation methodology for lifetime MLF uses bivariate extreme-value theory based on coincident extreme lane loading events. Example application of the framework to a site using Weigh-In-Motion (WIM) data is demonstrated, in which traffic simulations and bivariate extreme value bootstrapping are implemented to calibrate the MLF model. For the site studied, statistical results of WIM data indicate the traffic loads in adjacent lanes are different but correlated. Calibration of the MLF model illustrates that the dependence between extreme coincident lane load effects is influenced by the correlation of traffic loads in adjacent lanes. Two key parameters, share factor and weight restriction, are found to have distinct influences on the calibrated values of MLFs, and so need to be considered in a site-specific assessment of multi-lane bridge traffic loading. The proposed general MLF framework provides a deep understanding of multi-lane traffic loading, and can be calibrated for any bridge or traffic stream.
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影响因子：
2.5
作者：
J. Angus
通讯作者：
J. Angus
DOI：
10.1201/b13150-7
发表时间：
1997-05
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
H. Joe
通讯作者：
H. Joe
影响因子：
3.7
作者：
E. J. O’Brien;A. Hayrapetova;C. Walsh
通讯作者：
E. J. O’Brien;A. Hayrapetova;C. Walsh
DOI：
--
发表时间：
2016
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Monika Richter
通讯作者：
Monika Richter
影响因子：
1.7
作者：
Gindy, Mayrai;Nassif, Hani H.
通讯作者：
Nassif, Hani H.