[ca] Al llarg de la vida útil de ponts de gran llum, les condicions del trànsit es veuen afectades per l'entorn viari i poden variar de manera important. A la tesi es proposen tant un model "a prioni" de la distribució espacial de tràfic específic per a un pont com la seva versió "a posteriori" mitjançant inferència Bayesiana. Es contemplen 3 aspectes de recerca. En primer lloc es construeix un model probabilístic de la situació dels vehicles pesants al tauler en condicions de trànsit fluid rnediant dades WIM. Per simular la no homogeneïtat de la distribució dels vehicles pesats en diferents carrils s'utilitza un procés de Poisson no estacionari i s'assumeix que es troben situats dins unes cèl·lules prèviament definides. A continuacio, s'utilitza la transformacio de Nataf per tenir en ouenta la correlacio entre pesos de les vehiculos proximos situats en el mateix carril. La simulació de Monte Carlo juntament amb el model probabilístic proposat són la base per modelitzar la distribució espacial de vehicles pesants al pont. En segon lloc, atès que les condicions de trànsit al pont varien amb el temps, les distribucions espacials prèviament obtingudes s'actualitzen mitjançant inferència Bayesiana per tenir en compte les condicions actuals de trànsit. Per això s'utilitza el mètode de filtre de partícules (PF). Gràcies a això, les distribucions de càrrega i la seva intensitat obtinguts per a diferents situacions de trànsit que es proposen a la tesi, poden ser la base per definir models de càrrega de trànsit més precisos en els ponts de gran llum. Finalment, s'aplica la metodologia proposada a un pont real. S'estudien els efectes de la correlació de pesos entre vehicles pesants i l'estacionarietat de la distribució dels vehicles en la resposta del mateix. Els valors obtinguts amb el mètode proposat i simulació de Monte Carlo per a diversos efectes es comparen amb les obtinguts amb les normatives presents. Els resultats mostren que amb l'increment de la correlació, la resposta tendeix a assolir valors màxims, la qual cosa significa un augment en la probalbilitat d'obtenir els valors més desfavorables de la distribució de vehicles als ponts. Analogo resultat s'obté sota una hipòtesi de no estacionarietat de la posició de les vehicles pesants. El procés de Poisson no estacionari es demostra com un mètode efectiu per tenir en compte aquest efecte, estant del costat segur. Per últim, es demostra com la inferència Bayesiana per a l'actualització de la distribució espacial de la càrrega en ponts de gran llum en servei és: un mètode eficaç per reflectir les situacions canviants de trànsit.

[en] During the lifetime of long-span bridges, the traffic conditions are affected by the surroundings and will typically vary and also unpredictably change. In this thesis, a prior site-specific traffic load spatial distribution model and its updated posterior version considering actual traffic conditions via Bayesian inference were proposed. This thesis mainly contains three aspects of research. Firstly, a probabilistic Gaussian mixture model for heavy vehicle scenarios on the bridge deck under free-flow condition is proposed for long-span bridges based on collected WIM data. A non-stationary Poisson process is utilized to simulate the uneven occurrence of heavy vehicles in different lanes, and it is assumed that they are located within the artificially defined cells on the bridge deck. Then, Nataf transformation is employed to consider the correlation of gross vehicle weights (GVWs) within close range in the same lane. The Monte Carlo method is employed with the proposed probabilistic model for modeling complex spatial distributions of heavy vehicles. Secondly, due to the fact that the traffic conditions are affected by the surroundings and will typically vary and also unpredictably change during the lifetime of long-span bridges, the prior site-specific traffic load spatial distribution model and its updated posterior version considering actual traffic conditions via Bayesian inference are proposed. A Bayesian inference approach is developed for the updating of spatial load distribution in the extremes LE scenarios utilizing the particle filter (PF). The updated load profile and corresponding load intensity for different traffic states proposed in this thesis, can be the basis to define accurate traffic load models for long-span bridges. Finally, the application of the proposed methodology to a real bridge is presented. The effects of correlation in GVWs and stationarity of vehicle distribution location on the structural responses are investigated and discussed. The load responses calculated by the proposed model and Monte Carlo method for different effects are compared with the values derived from the code model. The results show that with the increase of the correlation level of the neighboring GVWs, the simulated responses are more prone to get extreme values, which means an increasing probability of the most unfavorable spatial distribution of on-bridge vehicles. The same results are also found under the non-stationary simulation state for vehicle location. The non-stationary Poisson process provides an efficient, highly feasible method, which is also on the safe side, for simulating the vehicle spatial distribution for specific effects. Meanwhile, by employing the Bayesian inference approach for the updating of spatial load distribution, the traffic load response of long-span bridges in operation can be accurately estimated while considering the changes in traffic states. It shows the superior performance in describing complex spatial distribution updating problems for traffic load modeling.