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Enregistrement W1937053577 · doi:10.1002/eqe.2573

A time‐domain seismic SSI analysis method for inelastic bridge structures through the use of a frequency‐dependent lumped parameter model

2015· article· en· W1937053577 sur OpenAlexaff
Nikolaos Lesgidis, Oh‐Sung Kwon, Anastasios Sextos

Notice bibliographique

RevueEarthquake Engineering & Structural Dynamics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBridge (graph theory)Soil structure interactionDiscretizationFragilityFinite element methodStructural engineeringFrequency domainProbabilistic logicEarthquake engineeringSoftwareVariety (cybernetics)EngineeringComputer scienceMathematicsMathematical analysisPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary It is highlighted in the past that the soil–structure interaction phenomenon can produce a significant alteration on the response of a bridge structure. A variety of approaches has been developed in the past, which is capable of tackling the soil–structure interaction problem from different perspectives. The popular approach of a discretized truncated finite element model of the soil domain is not always a numerically viable solution, especially for computationally demanding simulations such as the probabilistic fragility analysis of a bridge structure or the real time hybrid simulation. This paper aims to develop a complete modeling procedure that is capable of coping with the soil–structure interaction problem of inelastic bridge structures through the use of a frequency dependent lumped parameter assembly. The proposed procedure encounters accuracy and global stability issues observed on past methods while maintaining the broad applicability of the method by any commercial FEM software. A case study of an overpass bridge structure under earthquake excitations is illustrated in order to verify the proposed method. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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