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Enregistrement W3016425095 · doi:10.1080/15732479.2020.1752262

A post-tensioned self-centering yielding brace system: development and performance-based seismic analysis

2020· article· en· W3016425095 sur OpenAlexaff
Elnaz Nobahar, Behrouz Asgarian, Oya Mercan, Siavash Soroushian

Notice bibliographique

RevueStructure and Infrastructure Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBraceBracingResidualStructural engineeringBraced frameSeismic analysisEngineeringFrame (networking)DiagonalComputer scienceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent seismic events demonstrated that excessive post-earthquake residual drifts might result in high repair costs, temporary interruption of building functions due to required repairs, or even in the total destruction of the buildings. As such, minimizing residual drifts is a critical step in facilitating the rehabilitation of a building after an earthquake. To this end, a highly resilient post-tensioned self-centering yielding brace system (PT-SCYBS) has been introduced and studied. PT-SCYBS is envisioned to be implemented in new or existing diagonally braced frame systems. This system relies on the inherent self-centering behaviour of post-tensioned wires along with the yielding behaviour of the steel bars to provide a flag-shaped hysteretic response. This paper presents a comparative study of the PT-SCYBS frames, moment-resisting frames (MRFs), and buckling restrained braced frames (BRBFs) using the results from a series of nonlinear dynamic analyses. Then, a comprehensive comparative seismic performance assessment of the PT-SCYBS buildings and the reference MRF and BRBF buildings has been conducted using the FEMA P58 methodology implemented in the PACT software. The results show that the PT-SCYBSs have lower residual drifts than the reference buildings, resulting in significant reductions in the repair costs/time and casualties, and exhibit improved seismic performance.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,154
Écart entre enseignants0,151 · 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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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