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Enregistrement W2511198850 · doi:10.1002/eqe.2796

Seismic retrofit of MRF buildings using decentralized semi‐active control for multi‐target performances

2016· article· en· W2511198850 sur OpenAlexaff
Young‐Jin Cha, Anil K. Agrawal

Notice bibliographique

RevueEarthquake Engineering & Structural Dynamics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration Control and Rheological Fluids
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl (management)EngineeringSeismic analysisMagnetorheological fluidSeismic retrofitDamperComputer scienceStructural engineeringReinforced concreteArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Numerous structures have been designed and built without taking earthquake ground motions or outdated seismic design codes into account. In order to improve the seismic performance of existing structures, many retrofit approaches based on performance‐based design have been developed. However, some of these approaches are inapplicable due to structural limitations or because they were developed with the assumption of single‐degree‐of‐freedom, which does not take higher modes into account. To overcome the limitations of these traditional methods, a multi‐performance‐based control design (MPBCD) methodology has been proposed by integrating a decentralized semi‐active control algorithm, magnetorheological dampers, and an advanced multi‐objective optimization method to provide various sets of retrofit control designs to satisfy multiple target performances under multiple seismic intensities without changing structural cross‐section sizes or material properties. This MPBCD method provides engineers with numerous sets of control designs (i.e., control device layouts with control design parameters) to help them select proper control designs to retrofit existing building structures and improve seismic performance. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,446
Score d'incertitude au seuil0,908

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,208 · 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'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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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