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Enregistrement W2997747576 · doi:10.1139/cjce-2018-0146

Direct generation of floor design spectra (FDS) from uniform hazard spectra (UHS) — Part I: formulation of the method

2020· article· en· W2997747576 sur OpenAlexaffvenueabout
Amin Asgarian, Ghyslaine McClure

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRoofSeismic analysisStructural engineeringAccelerationSpectral lineSeismic hazardWork (physics)VibrationEngineeringCivil engineeringAcousticsPhysicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In most current building codes, seismic design of non-structural components (NSCs) is addressed through empirical equations that do not capture NSC response amplification due to tuning effects with higher and torsional modes of buildings and that neglect NSC damping. This work addresses these shortcomings and proposes a practical approach to generate acceleration NSC floor design spectra (FDS) in buildings directly from their corresponding uniform hazard spectra (UHS). The study is based on the linear seismic analysis of 27 reinforced concrete buildings located in Montréal, Canada, for which ambient vibration measurements (AVM) are used to determine their in situ three-dimensional dynamic characteristics. Pseudo acceleration floor response spectra (PA-FRS) are derived at every building floor for four different NSCs damping ratios. The calculated roof FRS are compared with the 5% damped UHS and a formulation is proposed to generate roof FDS for NSCs with 5% damping directly from the UHS.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,740
Score d'incertitude au seuil0,468

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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