Automated Analysis And Performance Evaluation Of Earthquake Resistant Steel Frame Buildings
Notice bibliographique
Résumé
Special purpose structural analysis programs often lack the user interfaces and the flexibility the way modern software offers in terms of dynamic libraries and Application Programming Interfaces. This paper discusses the development of a pre and po st processing tool for DRAIN-2DX, a program for seismic response a nalysis of building frames. The paper f ocuses on the e arthquake resistant design of steel frame buildings. The tool developed here is used for automating the dynamic analysis process such that a large scale simulation for the evaluation of seismic performance of steel frame buildings could be carried out easily. Such large scale simulations produce a huge amount of data which would be handled by the post-processor in order to extract meaningful information about t he behaviour of a building under earthquakes. As a case study, a ten storey moment resisting steel frame building designed b ased on the NBCC 2005 seismic provisions are analyzed using the software tools discussed here. The building is assumed to b e located in Vancouver ion western Canada. For earthquake resistant design, evaluation o f the seismic performance of buildings is essential t o determine if an acceptable solution in terms of performance is achieved. The seismic performance of the buildings has been evaluated u sing nonlinear static a nd dynamic response history analysis. A set of eight simulated ground motion records that are c ompatible with the seismic hazard spectrum of Vancouver have been used in the dynamic analysis. Seismic excitation causes damage in a structure, which is reflected in the response of the structure. The results are discussed in d etail t o demonstrate the a dvantages of the tools developed herein.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».