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Accès ouvert déclaré 2026 article

Time-Dependent Reliability Analysis of Bridge Piers for Cross-Sea Bridges Based on Dynamic Bayesian Networks

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Résumé fourni par la source

To accurately assess the time-dependent reliability of bridge piers in marine environments, this paper proposes a time-dependent reliability evaluation method for bridge piers based on a Dynamic Bayesian Network (DBN). By establishing a resistance degradation model under the combined effects of reinforcement corrosion and concrete deterioration and embedding it into the DBN framework, dynamic prediction and updating of pier time-dependent reliability are achieved. A case study of a twin-column pier was conducted for verification, showing that the computational results of the proposed DBN model align well with the first-order reliability method (FORM), validating its accuracy and feasibility in time-dependent reliability prediction. Further, using the most severe service condition, that is, the tidal-spray zone as an example, the DBN prediction results were updated with inspection data to achieve dynamic assessment of the actual pier lifespan. Additionally, a comparative analysis of environmental zones revealed that the tidal-spray zone exhibits the fastest reliability degradation, followed by the atmospheric zone, while the submerged zone shows the slowest.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Time-Dependent Reliability Analysis of Bridge Piers for Cross-Sea Bridges Based on Dynamic Bayesian Networks
Date Crossref
05/09/2026
Éditeur
MDPI AG
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude et ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Institutions déclarées

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Sujets associés

Concrete Corrosion and DurabilityStructural Integrity and Reliability AnalysisProbabilistic and Robust Engineering Design

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