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Enregistrement W2351053953

Direct Method of Generating Floor Response Spectra

2016· dissertation· en· W2351053953 sur OpenAlexfundno aff
Wei Jiang

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Health Monitoring Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity Network of Excellence in Nuclear Engineering
Mots-clésSpectral lineMathematicsPhysicsAstronomy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Floor Response Spectra (FRS), also called In-structure Response Spectra (IRS) in some standards and literature, are extensively used as seismic input in safety assessment for Systems, Structures, and Components (SSCs) in nuclear power plants. Efficient and accurate determination of FRS is crucial in Seismic Probabilistic Risk Analysis (SPRA) and design of nuclear power facilities. Time history method has been commonly used for generating FRS in practice. However, it has been demonstrated that time history analyses produce large variability in the resultant FRS, especially at FRS peaks, which are of main interest to engineers. Therefore, results from only a single, or a few, time history analysis cannot yield reliable FRS; a large number of time history analyses are needed to achieve sufficient accuracy in FRS. Nevertheless, this procedure is time-consuming and cumbersome from a practical point of view. 
\n
\nThe purpose of this study is to develop a method of generating FRS that overcomes the deficiencies of the time history method and preserves the advantages of conventional response spectrum analysis for structures. A direct spectra-to-spectra method is analytically developed for the generation of FRS without introducing spectrum-compatible time histories as intermediate seismic input or performing time history analyses. Only the information required in a conventional response spectrum analysis for structural responses, including prescribed GRS and basic modal information of the structure (modal frequencies, mode shapes, and participation factors) is needed. The concept of t-response spectrum is proposed to determine the responses in the tuning case when the secondary system is resonant with the supporting structure. Furthermore, a new modal combination rule (called FRS-CQC), which fully considers the correlation between the responses of the secondary system and the supporting structure, and the correlation between modal responses of the structure, is derived based on random vibration theory.
\n
\nA scaling method, based on the proposed direct spectra-to-spectra method, is further developed for generating FRS in a situation when the modal information of structure is not available. A system identification technique is carried out to recover the modal information of equivalent significant modes of the structure from existing GRS-I and FRS-I. Scaling factors are then determined in terms of the equivalent modal information along with the GRS-I and GRS-II. The proposed scaling method can scale FRS to various damping ratios when the interpolation method recommended in standards are not applicable, and can also consider the large variations in the spectral shapes between GRS-I and GRS-II. 
\n
\nThe proposed direct spectra-to-spectra method is further extended to generate FRS considering the effect of soil-structure interaction in conjunction with the substructure method. A methodology is presented to develop a vector of modification factors for the tri-directional Foundation Input Response Spectra (FIRS) obtained from a free-field site response analysis using the properties of the structure and underlying soil. The modified response spectra, called Foundation Level Input Response Spectra (FLIRS), are then used as input in the direct method to a fixed-base model for generating FRS. 
\n
\nThe proposed methods are both efficient and accurate, giving a complete probabilistic description of FRS peaks, and accurate FRS comparable to those obtained from time history analysis using a large number of spectrum-compatible time histories.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,563
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)0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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