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Enregistrement W2275568745

Accounting for residual deformation and simple approaches to their mitigation

2006· article· en· W2275568745 sur OpenAlexaff
J.D. Pettinga, Stefano Pampanin, Constantin Christopoulos, M. J. N. Priestley

Notice bibliographique

RevueUniversity of Canterbury Research Repository (University of Canterbury) · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEarthquake Commission
Mots-clésResidualStructural engineeringStiffnessDeformation (meteorology)CurvatureSeismic analysisDisplacement (psychology)Residual stressSimple (philosophy)EngineeringComputer scienceGeologyMathematicsAlgorithmGeometryMaterials science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent developments in performance-based seismic design and assessment approaches have emphasised the importance of properly assessing and limiting the residual (permanent) deformations, typically sustained by a structure after a seismic event, even when designed according to current code provisions. Recent investigations have led to a proposed Direct Displacement-Based Design (DDBD) approach which includes an explicit consideration of the expected residual deformations accounting for 2-dimensional and MDOF effects. Having estimated the possible residual deformations in a structure, it remains to implement specific design features to reduce them to an acceptable level. Previous studies have identified post-yield stiffness as being critical to residual deformation behaviour, therefore a series of simple approaches are proposed to increase this element and system parameter. These methods do not utilise re-centring post-tensioned technology. First, the effects of changes in material stress-strain behaviour and section design in the primary seismic-resisting system are considered, and then the design and introduction of a secondary elastic frame to act in parallel with the primary system is demonstrated. Using moment-curvature and non-linear time-history analyses, the proposed approaches are shown to be effective at achieving their intended goal of residual deformation reduction.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,599
Score d'incertitude au seuil0,625

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,169 · 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.

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

Citations8
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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