Superelastic shape memory alloy flag-shaped hysteresis model with sliding response from residual deformation: Experimental and numerical study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Superelastic shape memory alloy exhibits flag-shaped hysteresis with self-centering capability. Nevertheless, shape memory alloy undergoes some residual deformation after large plastic strain, especially under repeated cyclic loading. In order to accurately simulate this behavior during nonlinear dynamic time-history analysis, a shape memory alloy flag-shaped hysteresis model with sliding response has been developed. This article shows the gradual development process of this new hysteresis model and provides analysis and verification results to support this claim. A MATLAB-based superelastic uniaxial shape memory alloy material hysteresis model has been developed and was incorporated into a finite element program specifically designed for the piston-based self-centering bracing. This piston-based self-centering bracing system uses superelastic shape memory alloy bars for its energy dissipation and self-centering capability. A proof-of-concept brace specimen was fabricated and tested where numerical and experimental results showed excellent matching. The finite element program was utilized to capture the varying nonlinear quasi-static response of the piston-based self-centering brace. Finally, the piston-based self-centering brace responses from this analysis were used to develop a novel shape memory alloy flag-shaped hysteresis model with sliding response, which was implemented in finite element analysis and design software, S-FRAME. Nonlinear dynamic time-history analysis proves the effectiveness of such bracing in steel frames in reducing interstory drift.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découle