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Enregistrement W1978563976 · doi:10.1002/eqe.733

Probabilistic evaluation of global seismic capacity of degrading structures

2007· article· en· W1978563976 sur OpenAlexaff
Smitha Koduru, Terje Haukaas, Kenneth J. Elwood

Notice bibliographique

RevueEarthquake Engineering & Structural Dynamics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProbabilistic logicStructural engineeringClassification of discontinuitiesReliability (semiconductor)SmoothingFinite element methodNonlinear systemEngineeringReliability engineeringProbabilistic analysis of algorithmsIncremental Dynamic AnalysisComputer scienceSeismic analysisMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The present study addresses the probabilistic seismic capacity evaluation of the existing non‐ductile reinforced concrete structures that are vulnerable to shear, and thus axial, failures of their columns. The probability of structural collapse at a target lateral displacement imposed by seismic hazard is estimated by reliability analysis. For this purpose, the prevalent nonlinear static procedure is extended with finite element reliability analysis. The global structural model is enhanced by incorporating probabilistic capacity and post‐failure response models of individual columns. The challenges in the detection of collapse and the potential problems and remedies in the reliability analysis due to ‘gradient discontinuities’ are presented. In particular, ‘smoothing’ of the post‐failure response models is implemented to represent realistic member behaviour and to avoid non‐convergence in the reliability analysis. Finally, parameter importance measures are employed to identify the parameters with the highest contribution to the uncertainty in the structural performance. Copyright © 2007 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations3
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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