Multi-variate seismic demand modelling using copulas: Application to non-ductile reinforced concrete frame in Victoria, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Joint probabilistic characteristics of key structural demand variables due to intense ground shaking are important for quantitative seismic loss estimation. Current damage–loss models require inputs of multiple seismic demand parameters, such as maximum/residual inter-storey drift ratio (ISDR) and peak floor acceleration (PFA). This study extends current seismic demand estimation methods based on incremental dynamic analysis (IDA) by characterising dependence among different engineering demand parameters (EDP) using copulas explicitly. The developed method is applied to a 4-storey non-ductile reinforced concrete (RC) frame in Victoria, British Columbia, Canada. The developed multi-variate seismic demand model is integrated with a storey-based damage–loss model to assess the economic consequences due to different earthquake loss generation modes (i.e. non-collapse repairs, collapse, and demolition). Results obtained from this study indicate that the effects of multi-variate seismic demand modelling on the expected seismic loss ratios are significant. The critical information is the limit state threshold for demolition. In addition, consideration of a realistic dependence structure of maximum and residual inter-storey drift ratios can be important for seismic loss estimation as well as for multi-criteria seismic performance evaluation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».