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Enregistrement W3198039834 · doi:10.1142/s0219455421501868

Generation of Tri-Directional Spectra-Compatible Time Histories Coupling the Influence Matrix Method and Gram–Schmidt Orthogonalization

2021· article· en· W3198039834 sur OpenAlexaff
Lanlan Yang, Wei‐Chau Xie, Weiya Xu, B. L. Ly, Wenhua Liu, Wugang Li

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Structural Stability and Dynamics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésOrthogonalizationEigenfunctionAlgorithmSpectral lineMatrix (chemical analysis)Matching (statistics)Coupling (piping)Set (abstract data type)Code (set theory)MathematicsComputer scienceApplied mathematicsEigenvalues and eigenvectorsEngineeringStatisticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents a new approach for obtaining a set of tri-directional time histories compatible with target design spectra by modifying real recorded earthquake ground motions. The influence matrix method (IMM) based on eigenfunction expansion is improved for typical design response spectra with different shapes and employed in order to achieve accurate matching with the target design spectra. By applying the Gram–Schmidt orthogonalization in each iteration of the IMM procedure, the correlation coefficient between any two components can be guaranteed to be strictly zero. Hence, the generated three components in the orthogonal directions are statistically independent. The generated time histories satisfy the requirements of current codes and standards. Two examples are presented to illustrate the procedure and the superiority of the proposed method, with the maximum relative error between the generated time histories and target design spectra being less than 0.2% in [0.6, 100] Hz, and the code requirements being satisfied strictly.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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