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Enregistrement W2314274275 · doi:10.1061/9780784479117.178

Ductility Estimation for a Novel Timber-Steel-Hybrid System with Consideration of Uncertainty

2015· article· en· W2314274275 sur OpenAlexaffabout
Xiaoyue Zhang, Michael Fairhurst, Kuldeep Kaushik, Thomas Tannert

Notice bibliographique

RevueStructures Congress 2015 · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueProbabilistic and Robust Engineering Design
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDuctility (Earth science)EstimationComputer scienceStructural engineeringEngineeringMaterials scienceComposite materialSystems engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the 2010 National Building Code of Canada (NRC 2010), certain structures can be designed for seismic loads using an equivalent static force procedure. In these provisions, elastic design forces are reduced by a ductility factor, Rd, which accounts for the ability of different systems to deform beyond yielding. The NBCC 2010, however, only provides ductility factors for traditional structural systems, including timber- or steel-based systems; there are currently no specific Rd factors for hybrid structural systems. Thus research is required to safely and efficiently design novel systems within the existing seismic design provisions. The FFTT system, an acronym for “Finding the Forest Through the Trees” is an innovative building system proposed for high-rise timber-steel composite structures using mass timber panels connected with steel beams. This research presents nonlinear dynamic analyses to propose an Rd factor for design Option-1 of the FFTT system considering the uncertainties of structural mass, hold-down stiffness, and connection properties of the lateral load resisting system. Based on the analyses presented herein, a ductility factor of 5.0 is deemed reasonable for design Option-1 of the novel timber-steel hybrid system.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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