Effective strategies for real time hybrid simulation of near seismic collapse response of moment resisting frames
Notice bibliographique
Résumé
Reliable assessment of seismic performance of structural systems requires accurate and robust simulation techniques that can efficiently predict inelastic response in the large deformation range, up to structural collapse. This paper presents a real-time dynamic substructuring (RTDS) test program carried out on steel moment resisting frames (MRF) tested up to near collapse. A single-story, industrial building with steel MRFs at perimeter was examined applying the Loma Prieta earthquake record. Columns were pinned at their bases, while full stiffness and resistance was retained at beam-to column joints. The physical substructure included only one column that was installed in the inverted position i.e. clamped at the base and pinned at the top: in this way only one lateral degree of freedom was involved in physical tests. The other column, the beam, building masses, gravity loads and damping forces were included in the numerical substructure. Time integration was performed using a variant of a Rosenbrock-W scheme implemented into the Math Works's Simulink and XPC target computer environment. The tangent stiffness matrix of the structure was evaluated using different numerical strategies including data smoothing and filtering. Control techniques with constant or adaptive delay compensation for the feed-forward filter were implemented. The obtained results are compared and discussed to highlight the effect on structural response predictions. As a result, RTDS tests appear to be effective in the prediction of near collapse seismic response of steel frames, provided that robust numerical strategies are implemented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».