Seismic response estimation of steel plate shear walls using nonlinear static methods
Notice bibliographique
Résumé
One of the major components for performance based seismic design is accurate estimation of critical seismic demand parameters. While nonlinear seismic analysis is the most appropriate analysis method for estimation of seismic demand parameters, this method is very time consuming and complex. Single mode pushover analysis method, N2 method and multi-mode pushover analysis method, modal pushover analysis (MPA) are two nonlinear static methods that have recently been used for seismic performance evaluation of few lateral load-resisting systems. This paper further investigates the applicability of N2 and MPA methods for estimating the seismic demands of ductile unstiffened steel plate shear walls (SPSWs). Three different unstiffened SPSWs (4-, 8-, and 15-storey) designed according to capacity design approach were analysed under artificial and real ground motions for Vancouver. A comparison of seismic response quantities such as, height-wise distribution of floor displacements, storey drifts estimated using N2 and MPA methods with more accurate nonlinear seismic analysis indicates that both N2 and MPA procedures can reasonably estimates the peak top displacements for low-rise SPSW buildings. In addition, MPA procedure provides better predictions of inter-storey drifts for taller SPSW. The MPA procedure has been extended to provide better estimate of base shear of SPSW.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».