MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3126926253 · doi:10.1080/15732479.2020.1851730

A novel robustness index for progressive collapse analysis of structures considering the full risk spectrum of damage evolution

2021· article· en· W3126926253 sur OpenAlexaff
Conrado Praxedes, Xian‐Xun Yuan, Xiao-Huang-Can He

Notice bibliographique

RevueStructure and Infrastructure Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Response to Dynamic Loads
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProgressive collapseRobustness (evolution)Computer scienceReliability engineeringTruss bridgeTrussEngineeringStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The search for a bona fide robustness index to quantify the system performance upon unexpected disturbances has been a continuous research effort. Previous studies have largely neglected to reflect the damage evolution feature of a progressive collapse failure. To bridge this important knowledge gap, this paper presents a novel risk-based robustness index for structures prone to disproportionate progressive collapse. Defined on a new concept, referred to as damage evolution curve, the proposed index considers the full spectrum of risk due to initiating events, and rigorously quantifies the impact of intermediate partial damages on the robustness assessment. Examples using a Daniels system, a truss, and an idealised moment-resistant frame are presented to illustrate how the proposed index is applied for assessing the robustness of structures with increasing complexity. In addition, a comprehensive comparative study against four existing robustness indices is carried out. It is shown that the proposed index provides consistent results for different influencing factors, whereas the other indices either respond counter-intuitively or are insensitive to some of the factors. With consideration of intermediate damage and failure consequences, the development of the proposed robustness index represents an important step towards the performance-based design against progressive collapse.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStructure and Infrastructure EngineeringMême sujetStructural Response to Dynamic LoadsTravaux en français237 207