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Enregistrement W2088508874 · doi:10.1139/l00-077

Second-order analysis for semirigid steel frame design

2001· article· en· W2088508874 sur OpenAlexfundvenueno aff
Lei Xu

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Load-Bearing Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRigidity (electromagnetism)Structural engineeringColumn (typography)Frame (networking)Beam (structure)Connection (principal bundle)Steel frameNonlinear systemComputer scienceEngineeringMathematicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents an analysis method in which both the nonlinear rotational behaviour of beam-to-column connections and second-order (P-Δ and P-δ) effects of beam-column members are explicitly taken into account. By adopting the concept of an end-fixity factor, the proposed method is comprehensive regardless of the end rotational conditions of beam-column members and applies to frames with any combination of pinned, semirigid and rigid beam-to-column connections. In addition, the end-fixity factor simplifies the analysis procedure for semirigid frames. More importantly, the end-fixity factor may be valuable to the design of such structures because it provides a physical interpretation of the extent of rigidity available in a connection. Thus, it provides a convenient way for designers to compare the structural responses of a semirigid member to that of a rigid one. Examples are presented to demonstrate the validity and efficiency of the proposed approach. With only minor modifications, the proposed method is readily implemented in existing rigid frame analysis and design computer programs.Key words: steel frame, semirigid connection, second-order analysis, P-Δ effect.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,194
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

Citations16
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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