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Enregistrement W2801423554 · doi:10.1061/9780784481332.048

Dynamic Buckling of Aboveground Storage Tanks Subjected to Hurricane-Induced Waves

2018· article· en· W2801423554 sur OpenAlexfundno aff
Carl Bernier, Jamie E. Padgett

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics Simulations and Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésBucklingFinite element methodStructural engineeringStorage tankDeformation (meteorology)Materials scienceEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores the buckling behavior of a typical aboveground storage tank (AST) under wave impacts. A finite element model is first developed and validated against experimental results to determine the hydrodynamic pressure time histories on the AST from hurricane-induced waves; the characteristics of a severe wave impact are derived from numerical simulations of hurricanes in the Houston Ship Channel. The pressure time histories are then applied on a separate finite element model of the AST and its internal liquid, considering geometric and material nonlinearities. Dynamic buckling analyses are performed using the Budiansky-Roth criterion and compared with simpler buckling analysis procedures. This comparison is performed for two different internal liquids, gasoline and crude oil, and three internal liquid heights. Results indicate that the dynamic effects from wave impacts are not significant and could be reasonably omitted to estimate the critical load. Simpler static pressure models and computationally cheaper static buckling analysis methods provide, for practical purposes, an adequate estimate of the buckling strength of the AST. However, dynamic buckling analysis may still be required if the objective is to assess the post-buckling behavior and deformation of an AST under wave impacts, rather than only to estimate the critical load.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,854
Score d'incertitude au seuil0,464

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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