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Enregistrement W1966204005 · doi:10.1193/1.1586183

Performance Evaluation of Passive Damping Systems for the Seismic Retrofit of Steel Moment‐Resisting Frames Subjected to Near‐Field Ground Motions

2001· article· en· W1966204005 sur OpenAlexaff
André Filiatrault, Robert Tremblay, Assawin Wanitkorkul

Notice bibliographique

RevueEarthquake Spectra · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensUniversité de MontréalPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural engineeringRetrofittingParametric statisticsNonlinear systemGeologyBeam (structure)Flexural strengthEarthquake resistant structuresBrittlenessWeldingSeismic retrofitEngineeringGeotechnical engineeringSeismic analysisReinforced concreteMaterials sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Passive friction and viscous damping systems for retrofitting steel moment‐resisting frames located along the west coast of the United States are considered. First, preliminary design procedures are presented for friction as well as linear and nonlinear viscous damping systems. Thereafter, nonlinear dynamic analyses are performed on a six‐story moment‐resisting frame designed according to seismic provisions for California prior to the 1994 Northridge earthquake. A flexural strength degradation model is considered to account for the brittle behavior of pre‐Northridge welded beam‐to‐column connections. The structure was subjected to three different earthquake ensembles including near‐field records developed for major crustal earthquakes in California. The results of a parametric study indicate that, although both friction and viscous damping systems reduce significantly the response of the structure, they are unable by themselves to prevent fracture of welded beam‐to‐column joints. Connection retrofit measures of the types elaborated after the Northridge earthquake would still be required.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations46
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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