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Enregistrement W2007398570 · doi:10.1139/l01-044

Application of low yield strength steel on controlled plastification ductile concentrically braced frames

2001· article· en· W2007398570 sur OpenAlexvenueno aff
Chengcheng Chen, Shyh-Yeang Chen, Jiunn-Jye Liaw

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Council
Mots-clésStructural engineeringDuctility (Earth science)CrackingBucklingSteel frameYield (engineering)DissipationMaterials scienceDeformation (meteorology)Strain hardening exponentHardening (computing)Braced frameComposite materialEngineeringFrame (networking)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The hysteretic behavior of buckling inhibited braces (BIBs) (or unbonded braces) made of low yield strength steel is investigated experimentally. Test results from four large-scale specimens showed that the BIB is able to prevent early buckling and cracking that occur in conventional braces and develop to the full capacity the strength, ductility, and energy-dissipation capacity of the steel used. In addition, the use of low yield strength steel results in small yield deformation and dramatic strain hardening of the BIB. Earthquake simulation tests of a 0.4-scale three-storey ductile concentrically braced frame (DCBF), which employed low yield strength steel BIBs as concentric braces, were carried out. Test results verified the applicability of the BIB and the high seismic performance of the DCBF. The idea of controlled plastification worked well. In addition, both the 70% lateral-force distribution requirement of the Uniform Building Code and the 30% lateral-force distribution requirement of CAN/CSA-S16.1-94 seem unnecessary for a DCBF system.Key words: concentrically braced frames, earthquake-resistant structures, braces, steel structures.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,170 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations73
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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