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Enregistrement W2144433286 · doi:10.1002/eqe.2261

Performance spectra based method for the seismic design of structures equipped with passive supplemental damping systems

2012· article· en· W2144433286 sur OpenAlexaff
Jack Wen Wei Guo, Constantin Christopoulos

Notice bibliographique

RevueEarthquake Engineering & Structural Dynamics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural engineeringNonlinear systemSeismic analysisFrame (networking)EngineeringDamperTransformation (genetics)Structural systemDamping ratioSet (abstract data type)UpgradeEarthquake engineeringShear (geology)Control theory (sociology)Computer scienceControl (management)AcousticsMechanical engineeringGeologyVibrationPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY A new direct performance‐based design method utilizing design tools called performance‐spectra (P‐Spectra) for low‐rise to medium‐rise frame structures incorporating supplemental damping devices is presented. P‐Spectra are graphic tools that relate the responses of nonlinear SDOF systems with supplemental dampers to various damping parameters and dynamic system properties that structural designers can control. These tools integrate multiple response quantities that are important to the performance of a structure into a single compact graphical format to facilitate direct comparison of different potential solutions that satisfy a set of predetermined performance objectives under various levels of seismic hazard. An SDOF to MDOF transformation procedure that defines the required supplemental damping properties for the MDOF structure to achieve the response defined by the target SDOF system is also presented for hysteretic, linear viscous and viscoelastic damping devices. Using nonlinear time‐history analyses of idealized shear structures, the accuracy of the transformation procedure is verified. A seismic performance upgrade design example is presented to demonstrate the usefulness of the proposed method for achieving design performance goals using supplemental damping devices. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations70
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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