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Enregistrement W2735268742 · doi:10.1002/tal.1401

Performance evaluation of infilled rocking wall frame structure

2017· article· en· W2735268742 sur OpenAlexafffund
Shoujun Wu, T.Y. Yang

Notice bibliographique

RevueThe Structural Design of Tall and Special Buildings · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaChina Scholarship Council
Mots-clésFrame (networking)Structural engineeringMargin (machine learning)Structural systemMechanism (biology)EngineeringShear wallSituatedComputer scienceGeotechnical engineeringMechanical engineeringPhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Conventional reinforced concrete (RC) frame structures are prone to soft‐story mechanism. This deficiency can be eliminated by introducing rocking wall system. Previously studied rocking wall systems usually have the rocking wall situated outside the frame, which results in some challenges and inconvenience. In the study, a novel infilled rocking wall frame (IRWF) system is proposed, which uses infilled RC wall to create a rocking wall within the RC frame. To evaluate seismic performance of the proposed system, both an IRWF model and an RC frame (RCF) model were designed according to Chinese seismic design code. Time history analysis and incremental dynamic analysis were conducted to compare both systems. The results show that IRWF system has more uniform drift and higher collapse margin ratio compared to the RCF system. Economic evaluation of IRWF system was investigated using the state‐of‐the‐art ATC‐58 performance‐based assessment methodology. The result shows superior performance of the IRWF system. The annualized loss of the IRWF model is about 28% less than the RCF model. This shows IRWF system is a viable and efficient alternative resilient seismic force resisting system.

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 enseignants0,310
Score d'incertitude au seuil0,377

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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