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Enregistrement W2189187887 · doi:10.1201/9780203861592.ch141

Seismic design of boundary frame members of steel plate shear walls

2009· book-chapter· en· W2189187887 sur OpenAlexaboutno aff
Bing Qu, Michel Bruneau

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSteel plate shear wallStructural engineeringShear wallShear (geology)Boundary (topology)Frame (networking)GeologySteel frameEngineeringMaterials scienceComposite materialMechanical engineeringMathematicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Steel Plate Shear Walls (SPSWs), which consist of infill steel panels surrounded by columns, called Vertical Boundary Elements (VBEs), and beams, called Horizontal Boundary Elements (HBEs), are rapidly becoming an appealing alternative lateral force resisting system for building structures in the United States, Canada, Mexico, Japan, Taiwan and other countries. This paper presents results of some recent research to expand the range of applicability of SPSWs with emphasis on improving the understanding of seismic per- formance of the boundary frame members. Following a brief review of the observed failure of the intermediate HBE from the MCEER/NCREE testing program, the models developed to investigate the behavior of HBEs are presented, followed by design recommendations. Then, analytical models to prevent the in-plane shear yield- ing and to estimate the out-of-plane buckling strength of VBEs are developed, followed by a review of past experimental data to investigate if the previously observed VBE failures were due to excessive VBE flexibilities or other causes. It is shown that the existing VBE flexibility requirement specified in the current design codes is uncorrelated to satisfactory VBE performance. The proposed analytical models predict the performance of previously tested SPSWs that correlates well with the experimental observations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,191 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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