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Enregistrement W4293029407 · doi:10.3390/buildings12091290

The Over-Strength Coefficient of Masonry-Infilled RC Frame Structures under Bidirectional Ground Motions

2022· article· en· W4293029407 sur OpenAlexaff
Xiaomin Wang, Yuhan Su, Jingchang Kong, Maosheng Gong, Chunhui Liu

Notice bibliographique

RevueBuildings · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMasonry and Concrete Structural Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Shandong ProvinceNational Natural Science Foundation of ChinaYantai University
Mots-clésInfillMasonryStructural engineeringFrame (networking)Bearing capacityGeotechnical engineeringSeismic analysisEngineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The over-strength coefficient is one of the key factors for the seismic safety of a structure. For RC frames, the infill wall may improve the lateral bearing capacity, while the seismic demand increases as well, which leads to the unexpected seismic performance of an infilled RC frame in past earthquakes. Therefore, it is necessary to systematically study the over-strength effect of the infilled RC frames from the point of seismic capacity and demand. In this paper, 36 RC frame structures with/without infill walls are designed, and the corresponding finite element modelings, considering the in-plane and out-of-plane performance coupling effect of infill walls, are established to conduct incremental dynamic analyses (IDA). The seismic capacity values of over-strength coefficients are calculated, utilizing the IDA results under bidirectional ground motions. The effects of seismic precautionary intensity and number of stories on the over-strength coefficient of the RC frame with/without infill walls are discussed. The over-strength coefficient capacity value of the infilled frame is apparently higher than that of the bare frame, due to the contribution of infill walls. However, the seismic demand analysis of the over-strength coefficient shows that the capacity–demand ratio of masonry-infilled RC frame structures is greatly reduced, especially for the bottom soft-story infilled frame.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,360
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,203 · 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.

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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