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Enregistrement W2064277258 · doi:10.1111/j.1467-8667.2005.00384.x

Progressive-Failure Analysis of Buildings Subjected to Abnormal Loading

2005· article· en· W2064277258 sur OpenAlexaff
D. E. Grierson, Lei Xu, Y. Liu

Notice bibliographique

RevueComputer-Aided Civil and Infrastructure Engineering · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Response to Dynamic Loads
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProgressive collapseStructural engineeringStiffnessShearing (physics)ResidualResidual strengthShear (geology)DemolitionEngineeringComputer scienceGeotechnical engineeringMaterials scienceReinforced concreteComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: This article presents a progressive-failure analysis procedure to evaluate the performance of a building framework after it has been damaged by unexpected abnormal loading, such as an impact or blast load caused by a natural, accidental, or deliberate event, or as a result of human error in design and construction. To begin with, it is assumed that some type of short-duration abnormal loading has already caused some form of local damage to the structure. The residual load-carrying capacity of the remaining framework is then analyzed by incrementally applying the prevailing long-term loads and any impact debris loads, and progressively tracing the strength deterioration of the structure until either a globally stable state is reached or progressive collapse occurs for part or all of the structure. The computer-based procedure is based on the displacement method of analysis. The effect of both axial force and shear deformation on member and structure stiffness is accounted for in this article (Liu, 2004; Xu et al., 2004). The stiffness matrices for framework members account for elastic–plastic bending, shearing, and axial deformations, and are progressively updated under incrementally increasing loads through the use of degradation factors that characterize stiffness deterioration. The computational model allows the incremental analysis to proceed beyond loading levels at which structural instabilities occur, including the formation of plastic collapse mechanisms and the disengagement of members from the building superstructure. The progressive-failure analysis procedure is quite general and, with the appropriate choice of material constitutive model, may be applied to building frameworks of any type (concrete, steel, composite, etc.). Herein, a constitutive model for structural steel is adopted to account for elastic–plastic behavior under single or combined forces, and the progressive-failure analysis procedure is illustrated for two example planar steel moment frames.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations82
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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