Development of improved intensity measures for probabilistic seismic demand analysis
Notice bibliographique
Résumé
Performance-Based Earthquake Engineering (PBEE) is a multidisciplinary procedure for seismic assessment of existing structures and design of new structures. One of the phases of PBEE is the determination of the mean annual frequencies of exceeding specified values of a structural response parameter (e.g., maximum interstorey drift) due to future earthquake motions. This is done using probabilistic seismic demand analysis (PSDA), which combines the seismic hazard at the location of the structure and the structural response obtained from nonlinear dynamic analysis for a selected set of earthquake records. Past research work has shown that the PSDA results depend greatly on the intensity measure used for scaling the records for the computation of the structural response. This thesis is focused on the development of new intensity measures for use in PSDA. Three reinforced concrete frame buildings (4-storey, 10-storey, and 16-storey) designed for Vancouver were used in the study. Eighty ground motion records representative of seismic motions in the Vancouver region were selected for use in the analyses. Based on comprehensive analyses of the frames of the buildings, two intensity measures designated SN1 and SN2 are proposed. The intensity measure SN1 takes into account the first mode response and the period elongation of that mode during nonlinear response. This intensity measure is intended for short-period (i.e., first mode dominated) building structures. The intensity measure S N2 takes into account the contributions of the first and second modes to the response, and is suitable for long-period buildings. It is demonstrated in the thesis that both SN1 and S N2 are superior in the prediction of structural responses relative to the intensity measure represented by the spectral acceleration at the first mode period, Sa(T1), which is currently the most used intensity measure. They are easy for use, provide reliable results, and are suitable for probabilistic seismic demand analysis of structures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».