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Enregistrement W2410949968 · doi:10.1061/(asce)em.1943-7889.0001121

Thermal-Mechanical Model for Predicting the Wind and Seismic Response of Viscoelastic Dampers

2016· article· en· W2410949968 sur OpenAlexaff
Jack Guo, Yael Daniel, Michael Montgomery, Constantin Christopoulos

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering Mechanics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDamperViscoelasticityStructural engineeringThermalSeismic loadingTerm (time)Dynamic loadingMaterials scienceMechanicsEngineeringPhysicsMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a simplified coupled thermal-mechanical model for the modelling of viscoelastic dampers with temperature- and frequency-dependent properties subjected to long-term and short-term dynamic loading due to wind and earthquakes. In this numerical model, the self-heating effect caused by molecular-level friction in the viscoelastic (VE) material is captured explicitly using a finite volume thermal diffusion model based only on the physical properties of the steel and VE material. The thermal model is coupled to a single degree of freedom (SDOF) mechanical model, which produces an efficient computational scheme for time-history analyses of VE dampers under both long-term and short-term loading scenarios. The predictions from the proposed model are compared with full-scale experimental results of long-duration wind loading ranging from design level events to extremely rare events, and for shorter but more intense seismic loading scenarios. It is shown that results obtained using this proposed simplified model with idealized geometry predicted well the dynamic response of the damper for all ranges of experimental results thus validating a robust physics based tool for predicting the response of VE dampers.

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)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations30
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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