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Enregistrement W2075664614 · doi:10.1177/1077546313495074

The response of structures equipped with tuned liquid dampers of complex geometry

2013· article· en· W2075664614 sur OpenAlexaff
J.S. Love, MJ Tait

Notice bibliographique

RevueJournal of Vibration and Control · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEarthquake and Tsunami Effects
Établissements canadiensMcMaster UniversityRowan Williams Davies & Irwin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSlosh dynamicsNonlinear systemDisplacement (psychology)Structural engineeringThermoluminescent dosimeterDamperWave loadingFrequency responseMechanicsEngineeringPhysicsOpticsGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tuned liquid dampers (TLDs) employ sloshing fluid to reduce the resonant response of structures. Existing structure-TLD models are limited to rectangular or circular tanks, shapes that may not always be feasible in practice due to geometric restrictions of the building floor plan. This paper utilizes an equivalent linearized mechanical model and a nonlinear multimodal model to predict the response of the structure-TLD systems where the TLD tank geometry is irregular. Experimental structure-TLD system tests are conducted that consider two irregular tank shapes. Response history plots and frequency response plots of the structural displacement and TLD wave heights are created to evaluate the models using the experimental results. The parent distributions and 10-minute peak distributions of the structural displacements and TLD wave heights are created for the simulated and experimental results. These distributions indicate that both the linearized and nonlinear models can accurately predict the structural response; however, the linearized model substantially underestimates the peak wave heights. Since wave heights are required to establish the required tank free board, or roof impact pressures, it is concluded that nonlinear analysis of the structure-TLD system model is required before a TLD design is finalized.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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 recherche0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations18
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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