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Enregistrement W2536934250 · doi:10.11159/icsenm16.104

Determination of Modal Parameters of Historical Masonry Minarets by using Operational Modal Analysis

2016· article· en· W2536934250 sur OpenAlexvenueno aff
Kemal Hacıefendioğlu, Gökhan Demir, Emre Alpaslan

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Civil, Structural, and Environmental Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMasonry and Concrete Structural Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModalMasonryOperational Modal AnalysisModal analysisComputer scienceModal testingStructural engineeringEngineeringMaterials scienceFinite element methodComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study conducted to investigation of modal parameters (such as mode shapes, modal frequencies ) of a masonry type historical minaret by performing numerical and experimental analys es. Operational Modal Analysis (OMA) Technique is used for experimental study to obtain modal parameters of historical masonry minarets. For this purpose, Byk Mosque located in Samsun, Turkey, was chosen for the experimental analysis. The Frequency Domain Decomposition (FDD) method is utilized to identify the natural frequencies and mode shapes experimentally. ANSYS software is used to carry out 3D finite element modelling of the historical masonry minaret and determine the natural frequencies and mode shapes of the minaret analytically. Furthermore, the finite element model of the minaret is calibrated according to the experimental results by using t he Response Surface based finite element (FE) model calibration technique to obtain more accurate results of the modal parameters of the structure. The results of experimental, initial and calibrated finite element model were compared to each other. It can be noticed significant differences when comparing the results of the experimental and analytical with the initial conditions. Model calibration techniques are necessary to obtain more reasonable finite element model.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,647
Score d'incertitude au seuil0,615

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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