Clustering‐based adaptive ground motion selection algorithm for efficient estimation of structural fragilities
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
Abstract To accurately predict the seismic demands of structural systems, a proper set of ground motions representing the seismic hazard of a given site is needed. In general, such a set includes a large number of ground motions, and thus may result in high computational cost. To address this computational challenge without compromising the accuracy of structural fragility, this paper proposes a clustering‐based algorithm that can select a representative subset of ground motions adaptively from a given set of ground motions. First, critical features of ground motions that significantly affect seismic demands of the structural system are identified by Lasso regression of seismic responses of various single degree of freedom systems on existing intensity measures of ground motions. Second, ground motions are selected adaptively based on the hierarchical clustering of the critical features until the fragility curve converges. Applications to a reinforced concrete building and steel moment‐resisting frames demonstrate the improved efficiency and wide applicability of the proposed method. The results of the numerical examples confirm the robust performance of the proposed algorithm against various ground motions, structural types, and definitions of the limit‐states. The proposed algorithm enables us to obtain structural fragilities using a significantly reduced number of ground motions while keeping consistency with the available ground motion set.
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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 | 0,000 | 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 découle