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Enregistrement W3153038551 · doi:10.1061/(asce)sc.1943-5576.0000582

Tuned Sloshing Dampers in Tall Buildings: A Practical Performance-Based Design Approach

2021· article· en· W3153038551 sur OpenAlexaff
J.S. Love, Bujar Morava, J. K. Robinson, T. C. Haskett

Notice bibliographique

RevuePractice Periodical on Structural Design and Construction · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration Control and Rheological Fluids
Établissements canadiensRowan Williams Davies & Irwin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésServiceability (structure)Engineering design processDesign processSlosh dynamicsFunction (biology)Risk analysis (engineering)Process (computing)Computer scienceKey (lock)EngineeringConstruction engineeringReliability engineeringCivil engineeringStructural engineeringMechanical engineeringWork in processOperations managementComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is becoming increasingly common to employ tuned sloshing damper (TSD) systems to reduce the wind-induced motion of tall buildings due to their affordability and apparent simplicity. However, TSD systems are relatively new to the high-rise construction industry, and, due to their unfamiliarity, design and construction teams may perceive these devices as having considerable risk. Since the implementation of these systems requires a performance-based design approach (rather than a prescriptive approach) to ensure serviceability performance objectives are achieved, knowledge of their function and operation is paramount to their efficient design and installation. The goal of this study is to reduce the perceived risks by describing the function of TSDs, as well as the practical aspects of the design and installation process. The process is described in four phases: concept design, detailed design, construction, and tuning and commissioning. The key tasks associated with each phase are defined and common challenges identified. This paper does not present new theory to further advance the TSD research; instead, it summarizes current theory and presents practical guidance accumulated from years of experience with the design, installation, and as-built performance verification of many TSD systems.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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