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Enregistrement W2736958540 · doi:10.1061/(asce)st.1943-541x.0001869

Seismic Base Shear Modification Factors for Timber-Steel Hybrid Structure: Collapse Risk Assessment Approach

2017· article· en· W2736958540 sur OpenAlexaffabout
Matiyas A. Bezabeh, Solomon Tesfamariam, Marjan Popovski, Katsuichiro Goda, S. F. Stiemer

Notice bibliographique

RevueJournal of Structural Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensFPInnovationsOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfillStructural engineeringOpenSeesDuctility (Earth science)Seismic hazardEngineeringGeotechnical engineeringReinforced concreteCivil engineeringMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, to supplement the Canadian building code for a timber-steel hybrid structure, over-strength, and ductility-related force modification factors are developed and validated using a collapse risk assessment approach. The hybrid structure incorporates cross-laminated timber (CLT) infill walls within steel moment resisting frames. Following the FEMA P695 procedure, archetype buildings of 3-story, 6-story, and 9-story height with middle bay infilled with CLT were developed. Subsequently, a nonlinear static pushover analysis was performed to quantify the actual over-strength factors of the hybrid archetype buildings. To check the FEMA P695 acceptable collapse probabilities and adjusted collapse margin ratios (ACMRs), incremental dynamic analysis was carried out using 60 ground motion records that were selected to regional seismic hazard characteristics in southwestern British Columbia, Canada. Considering the total system uncertainty, comparison of the calculated ACMRs with the FEMA P695 requirement indicates the acceptability of the proposed over-strength and ductility factors.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,240
Écart entre enseignants0,220 · 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
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

Citations46
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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