Aftershock collapse fragility curves for non‐ductile RC buildings: a scenario‐based assessment
Notice bibliographique
Résumé
Summary Recent studies have addressed the computation of fragility curves for mainshock (MS)‐damaged buildings. However, aftershock (AS) fragilities are generally conditioned on a range of potential post‐MS damage states that are simulated via static or dynamic analyses performed on an intact building. Moreover, there are very few cases where the behavior of non‐ductile reinforced concrete buildings is analyzed. This paper presents an evaluation of AS collapse fragility conditioned on various return periods of MSs, allowing for the rapid assessment of post‐earthquake safety variations based solely on the intensity of the damaging earthquake event. A refined multi‐degree‐of‐freedom model of a seven‐storey non‐ductile building, which includes brittle failure simulations and the evaluation of a system level collapse, is adopted. Aftershock fragilities are obtained by performing an incremental dynamic analysis for a number of MS–AS ground motion sequences and a variety of MS intensities. The AS fragilities show that the probability of collapse significantly increases for higher return periods for the MS. However, this result is mainly ascribable to collapses occurred during MSs. When collapse cases that occur during a MS are not considered in the assessment of AS collapse probability, a smaller shift in the fragility curves is observed as the MS intensity increases. This result is justified considering the type of model and collapse modes introduced, which strongly depend on the brittle behavior of columns failing in shear or due to axial loads. The analysis of damage that is due to MSs when varying the return period confirms this observation. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».