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Enregistrement W2548497895 · doi:10.1061/(asce)be.1943-5592.0001012

Implementation of a Simplified Method in Design of Hysteretic Dampers for Isolated Highway Bridges

2016· article· en· W2548497895 sur OpenAlexaff
Seyyed Behnam Golzan, Sébastien Langlois, Frederic P. Legeron

Notice bibliographique

RevueJournal of Bridge Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsolatorStructural engineeringDamperBase isolationEngineeringVibration isolationNonlinear systemSubstructureVibrationMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using seismic isolation systems for highway bridges modifies the structure’s principal vibration modes and effectively reduces the seismic base shear conveyed from the superstructure to the substructure. However, for some low-damping rubber isolation bearings, large displacements can be a problem. Supplemental hysteretic dampers can be introduced into the base-isolated bridge, which might nevertheless increase the structure base shear, and the merit of adding dampers has to be evaluated properly. In this paper, a simplified method was implemented for the design of a low-cost hysteretic damper, and the resulting isolator-damper system was tested experimentally. The design method used is based on an equivalent linearization approach. A full-scale elastomeric isolation bearing was characterized and used in the design of a hysteretic damper. Both the isolator and the damper went through cyclic testing and real-time dynamic substructuring (RTDS) methods to verify the capacity of the method to design base isolation-damping systems. The study was further extended to extreme seismic loading by nonlinear time-history analysis. The results reveal that the simplified method is adequate for use in the performance optimization of isolated-damped bridges.

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)0,000
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,257 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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