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Enregistrement W4225153526 · doi:10.1142/s0219455422710031

A Novel Approach to the Integration for Generating Consistent Ground Acceleration, Velocity and Displacement Time Histories

2022· article· en· W4225153526 sur OpenAlexaff
Lanlan Yang, B. L. Ly, Wei‐Chau Xie, Chenxi Mao, Xiangnan Qin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Structural Stability and Dynamics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesInstitute of Engineering Mechanics, China Earthquake AdministrationNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceChina Postdoctoral Science Foundation
Mots-clésAccelerationDisplacement (psychology)EigenfunctionEigenvalues and eigenvectorsPhysicsMathematical analysisMathematicsClassical mechanicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The velocity and the displacement time history obtained by directly integrating the acceleration time history will drift unrealistically because of the over-determinacy of the integration constants. Applying baseline corrections to resolve drift disturbs the frequency content and renders the corrected processes mutually inconsistent. In this study, eigenfunctions of sixth-order eigenvalue problem are introduced as basis functions for decomposing recorded ground motion time history. Taking advantage of the eigenfunctions and their first two order of differentiations are drift-free and consistent, the decomposed and reconstructed acceleration, velocity, and displacement time histories can be drift-free and mutually consistent without direct integration and baseline correction. Two earthquake ground motions are presented as examples, which show that the decomposed acceleration, velocity, and displacement time histories are drift-free, mutually consistent, and almost the same as the seed motion. The new approach can replace integral in the generation of velocity and displacement time histories.

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 enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,213

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,214 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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