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Enregistrement W3201146670 · doi:10.22215/etd/2016-11482

3D Stiffness and Strength Degradation Models for Seismic Progressive Collapse Analysis of Reinforced Concrete Structures – Formulations and Implementations Framework

2016· dissertation· en· W3201146670 sur OpenAlexafffund
Silvena Reshotkina

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésStructural engineeringStiffnessHingeDuctility (Earth science)Plastic hingeShear (geology)BrittlenessFlexural strengthMaterials sciencePlasticityBeam (structure)Geotechnical engineeringEngineeringComposite materialCreep

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Realistic prediction of seismic progressive collapse behaviour is essential in vulnerability and performance assessment of reinforced concrete structures.In seismic events, structural components of typical buildings and bridges may be subjected to repeated cyclic load reversals and combined axial, flexure and shear effects, and are also expected to undergo inelastic deformations during the severe ground shaking of major earthquakes.As a result of accumulated damage during inelastic excursions, the seismic response of reinforced concrete members may exhibit stiffness degradation and strength deterioration.In the case of shear-critical columns in older deficient structures, severe degradations and pinching behaviour may be particularly pronounced in the cyclic response.The principal objective of this research is to develop a comprehensive model for seismic response analysis of reinforced concrete structures subjected to multi-component seismic loading that captures the behaviour of members in new structures designed as ductile as well as non-ductile members in existing older deficient structures.The focus is on the formulation of a beam-column element using the concentrated plasticity approach and the development of a framework for the implementations of the new model using object oriented design concepts.The key modeling capabilities considered in this study include: capturing axial force-bending moment interactions; simulating post-yield hardening response; detecting brittle or limited ductility types of failure in shear; capturing degradation of shear strength in the plastic hinge zone with increased displacement ductility; simulating softening in the post-shear failure response; capturing stiffness

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,274 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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