Using Bézier curves to model gradual stiffness transitions in nonlinear elements: Application to self‐centering systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A number of techniques are available for modelling nonlinear elements, but most available hysteretic rules do not capture the gradual stiffness changes that are typical of physical systems. In particular, there has not previously been a hysteretic rule with rounded hysteretic corners that could be used to model self‐centering elements, where multiple stiffness changes occur within one loading cycle. This paper presents a new hysteretic rule that allows the gradual stiffness transitions that occur in real systems to be modelled. In this paper, the rule is formulated for flag‐shaped hystereses, but it is shown that the same model also produces hystereses that can be used to model systems that are not self‐centering. The same technique could also be applied to round the corners of different backbone hystereses. A previous study has shown how abrupt stiffness changes can cause very large acceleration spikes, particularly in self‐centering systems. This paper shows that acceleration spikes due to stiffness changes may be reduced by designing systems to change stiffness more gradually, and that this typically has little effect on other aspects of the seismic response. When modelling structural systems, especially if they are self‐centering, sharp‐cornered hysteretic models may be used for initial analysis, but round‐cornered hysteretic models should be considered when using nonlinear rotational springs or when accelerations are of particular importance. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».