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Enregistrement W3200478406 · doi:10.1139/cjce-2021-0125

A fibre-based modelling technique for the seismic analysis of steel–concrete composite shear walls

2021· article· en· W3200478406 sur OpenAlexaffvenue
Seyed MohammadReza Emrani, Siamak Epackachi, Payam Tehrani, Ali Imanpour

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Load-Bearing Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural engineeringShear wallComposite numberDuctility (Earth science)Nonlinear systemShear (geology)Materials scienceDeformation (meteorology)Modular designComputer scienceEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Steel–concrete composite shear wall offers a favourable lateral strength and deformation ductility for seismic applications while significantly shortening the project schedule through eliminating the use of formworks and taking advantage of modular construction methodology. This paper presents a fibre-based modelling technique for simulation of the cyclic nonlinear response of composite walls by taking advantage of existing reinforced concrete and steel plate shear wall models. The improved modelling technique for cyclic analysis of composite walls that benefits from the macro models available for steel and concrete shear walls is introduced. The model is validated using experimental test data from 20 wall specimens. A sensitivity analysis is performed to examine the influence of various geometrical and material properties using the proposed modelling technique. A step-by-step modelling recommendation is finally proposed. The results show that the proposed modelling technique can efficiently be used to reproduce the nonlinear cyclic response of composite walls.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,911
Score d'incertitude au seuil0,729

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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