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Enregistrement W2617647503 · doi:10.1193/072416eqs118m

Modeling and Evaluation of a Seismically Isolated Bridge Using Unbonded Fiber‐Reinforced Elastomeric Isolators

2017· article· en· W2617647503 sur OpenAlexfundno aff
Yasser M. Al-Anany, Mohamed A. Moustafa, Michael J. Tait

Notice bibliographique

RevueEarthquake Spectra · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Research, Innovation and Science
Mots-clésBridge (graph theory)IsolatorStructural engineeringElastomerSeismic isolationResidualGeophoneBase isolationDeformation (meteorology)Shear (geology)EngineeringComputer scienceGeotechnical engineeringMaterials scienceGeologyComposite materialSeismologyMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An unbonded fiber‐reinforced elastomeric isolator (U‐FREI) is a relatively new type of elastomeric bearing that can be implemented as a seismic isolator for bridges. U‐FREIs possess beneficial characteristics, including their potentially low‐cost and light‐weight construction. Individual U‐FREIs can be rapidly produced as they can be easily cut from large sheets to the required size and shape, which is an attractive feature for accelerated bridge construction. The objectives of this paper are to introduce a noniterative analytical model to simulate the lateral response of U‐FREI, and then to utilize the model to investigate the seismic response of a typical highway bridge isolated using U‐FREI and compare it with a traditional non‐isolated bridge. The isolated bridge demonstrated a resilient seismic behavior where all the bridge components remained elastic with no damage or residual deformation. The analytical results indicate that the seismic demand of the isolated bridge is reduced by up to 77% and 84% in terms of base shear and accelerations, respectively, as compared with the non‐isolated bridge.

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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,689

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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