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Enregistrement W2482702399 · doi:10.4172/2472-0437.1000101

Using Parallel Computer Systems to Examine Seismic Reliability of Structures

2015· article· en· W2482702399 sur OpenAlexfundno aff
Jianwen Gu

Notice bibliographique

RevueJournal of Steel Structures & Construction · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWestern Canada Research Grid
Mots-clésReliability (semiconductor)Reliability engineeringComputer scienceEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Structural response under seismic loadings is typically nonlinear and related to many factors, such as structural configurations, material properties, occupancy loads, earthquake hazards and incomplete knowledge of the system.As all these factors have their sources of uncertainties, structural response under seismic loading has its probabilistic nature.Therefore, the random variable for any structural demand follows a multivariate probability distribution over the integration domain defined by the limit states.Examining the probabilistic behaviour of structures under earthquake loadings has to consider the sources of uncertainties from all factors.It is also known that numerical methods, such as the finite element method, are commonly used to predict nonlinear structural response.The probabilistic structural demand is a discrete probability function of its related variables.In order to examine seismic risks and mitigate potential damages to structures, it is important to accurately quantify seismic reliability of structures.The traditional seismic reliability analysis uses approximate algebra equations with parameters obtained from aggregation of data points of dynamic analysis, which may not be able to produce accurate results.In this paper, probabilistic seismic demands are solved with numerical procedures of the traditional SAC method and the Monte Carlo simulation.These methods rely on the results from repeatable nonlinear dynamic analyses, which were traditionally considered to be a bottle-neck due to limited computing resources.The recent progress in parallel computing technology and open-source software has made such scientific computation affordable for the engineering community.Two parallel computer systems were used to analyze seismic reliability of the structures.One system is based on multiple personal computers in typical computer labs.The other system is to use high performance computer clusters.Both systems were applied to analyze a two-storey wood frame building and a three-storey steel moment building, respectively.

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)0,003
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,222 · 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'admission1
Résumé présentoui

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