DYNAMIC RESPONSE OF EXISTING STEEL FRAMES WITH MASONRY INFILLS UNDER MULTIPLE EARTHQUAKES
Notice bibliographique
Résumé
Existing steel moment-resisting frames in several seismic regions worldwide are often characterised by high vulnerability to earthquakes due to insufficient local and/or global ductility. Therefore, it is of paramount importance to assess their response under strong motions and provide cost-effective retrofitting remedies. However, the current code-based assessment framework utilized in Europe for assessing existing structures is inadequate and requires improvement, especially to account for the contribution of masonry infills as they significantly influence the seismic response of steel buildings. To this end, the H2020-INFRAIA-SERA project HITFRAMES (i.e., HybrId Testing of an Existing Steel Frame with Infills under Multiple EarthquakeS) aims at experimental evaluation of a case study building representative of nonseismically designed European steel frames. This paper presents the dynamic response analyses of the case study building and serves as a theoretical prediction of the experimental results for HITFRAMES. The case study building is analysed as a bare, an infilled and a retrofitted frame with buckling restrained braces (BRBs), respectively. It is subjected to the natural seismic sequence recorded during the 2016-2017 Central Italy earthquakes. The modal properties of the case study building are determined first, followed by the investigation of its non-linear dynamic response. The dynamic tests are performed with the earthquake records scaled to different intensity levels to simulate the structural performance under different limit states according to Eurocode 8-Part 3. The impact of masonry infills and BRB-retrofit is also investigated by comparing the response of models with different configurations. It can be concluded that appropriately-designed BRBs are effective in protecting steel frames from experiencing critical damage during earthquakes and reducing significantly the transient and residual drift.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».