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Enregistrement W3047963043 · doi:10.1002/eqe.3329

Experimental and analytical fragility assessment of a combined heavy timber–steel‐braced frame through hybrid simulation

2020· article· en· W3047963043 sur OpenAlexafffund
Sean Miller, Joshua E. Woods, Jeff Erochko, David T. Lau, Colin F. Gilbert

Notice bibliographique

RevueEarthquake Engineering & Structural Dynamics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensRead Jones Christoffersen (Canada)Carleton UniversityQueen's UniversityJacobs (Canada)S2e Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFragilityStructural engineeringIncremental Dynamic AnalysisEngineeringResidualFrame (networking)Braced frameSteel frameComputer simulationRange (aeronautics)Geotechnical engineeringSeismic analysisComputer scienceSimulationMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary A combined heavy timber–steel structural system has recently been developed for the adaptation of advanced structural braces into tall timber structures. This study investigates the system‐level performance of a seven‐story combined timber–steel friction‐braced frame using hybrid simulation and incremental dynamic analysis (IDA). The IDA results from the hybrid simulations are compared with a numerical model to assess its ability to capture the nonlinear seismic performance of the timber–steel friction‐braced frame. Experimental and numerical IDA results are used to derive fragility curves for interstory and residual drift and assess its collapse probability under different earthquake hazard levels. The hybrid test results show that the timber–steel friction‐braced frame demonstrates excellent seismic performance under a range of ground motion intensities. The experimental results from the hybrid simulations and the experimental fragility curves correlate well with the numerical modeling results.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

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)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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