Mass Timber Rocking Panel Retrofit of a Four-Story Soft-Story Building with Full-Scale Shake Table Validation
Notice bibliographique
Résumé
Soft-story wood-frame buildings have been recognized as a disaster preparedness problem for decades. There are tens of thousands of these multi-family three- and four-story structures throughout California and other cities in the United States. The majority were constructed between 1920 and 1970, with many being prevalent in the San Francisco Bay Area in California. The NEES-Soft project was a five-university multi-industry effort that culminated in a series of full-scale soft-story wood-frame building tests to validate retrofit philosophies proposed by (1) the Federal Emergency Management Agency (FEMA) P-807 guidelines and (2) a performance-based seismic retrofit (PBSR) approach developed within the project. Four different retrofit designs were developed and validated at full-scale, each with specified performance objectives, which were typically not the same. This paper focuses on the retrofit design using cross laminated timber (CLT) rocking panels and presents the experimental results of the full-scale shake table test of a four-story 370 m2 (4000 ft2) soft-story test building with that FEMA P-807 focused retrofit in place. The building was subjected to the 1989 Loma Prieta and 1992 Cape Mendocino ground motions scaled to 5% damped spectral accelerations ranging from 0.2 to 0.9 g.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».