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Enregistrement W4293074062 · doi:10.11159/iccste22.162

Semi-Active Control of Building Frames subjected to Earthquakes using Smart Tendons composed of Shape Memory Alloys

2022· article· en· W4293074062 sur OpenAlexvenueno aff
Alok Madan, Vimal Kumar Gupta, Arvind K. Jain

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference on Civil, Structural and Transportation Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Engineering and Vibration Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShape-memory alloySMA*Frame (networking)Structural engineeringSmart materialComputer scienceVibration controlNickel titaniumMaterials scienceEngineeringVibrationMechanical engineeringAcousticsComposite materialPhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a concept for semi-active control of earthquake induced vibrations in building frames based on smart stressing of building frame using shape memory alloys. Smart tendons or cables composed of (Ni-Ti) shape memory alloy (SMA) wires are proposed to be installed externally with building frame elements. In principle, the smart tendons or cables can be designed such that the SMA wires are elongated beyond their plastic limit under the action of earthquake loads on the frame. Upon regulated electrical heating, the Ni-Ti SMA wires will undergo a martensite to austenite phase transformation resulting in large shrinkage strains. The strain energy thus induced can be used to generate a significantly effective control forces in the building frame. The present study proposes the implementation of smart tendons constituted with Ni-Ti SMA wires appropriately connected to building frame members which can be electrically actuated to induced desired variable control forces in building frame. The proof of concept proposed in the present study is theoretically illustrated by numerical simulations of proposed semi-active control scheme in an idealized eight story building frame model

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 enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil0,599

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 GPT0,218
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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