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Enregistrement W1963777170 · doi:10.1061/(asce)st.1943-541x.0000376

Deterioration Modeling of Steel Components in Support of Collapse Prediction of Steel Moment Frames under Earthquake Loading

2010· article· en· W1963777170 sur OpenAlexaff
Dimitrios G. Lignos, Helmut Krawinkler

Notice bibliographique

RevueJournal of Structural Engineering · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Response to Dynamic Loads
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésStiffnessStructural engineeringTearingPlastic hingeMoment (physics)CalibrationResidualResidual strengthRotation (mathematics)Materials scienceBeam (structure)Cold-formed steelComponent (thermodynamics)Yield (engineering)Computer scienceComposite materialEngineeringFinite element methodMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reliable collapse assessment of structural systems under earthquake loading requires analytical models that are able to capture component deterioration in strength and stiffness. For calibration and validation of these models, a large set of experimental data is needed. This paper discusses the development of a database of experimental data of steel components and the use of this database for quantification of important parameters that affect the cyclic moment-rotation relationship at plastic hinge regions in beams. On the basis of information deduced from the steel component database, empirical relationships for modeling of precapping plastic rotation, postcapping rotation, and cyclic deterioration for beams with reduced beam section (RBS) and other-than-RBS beams are proposed. Quantitative information is also provided for modeling of the effective yield strength, postyield strength ratio, residual strength, and ductile tearing of steel components subjected to cyclic loading.

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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,204 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations997
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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