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Enregistrement W4310056247 · doi:10.1061/(asce)st.1943-541x.0003505

Seismic Collapse Risk Assessment of Low-Aspect-Ratio Reinforced Concrete Shear Walls Using the FEMA P695 Methodology

2022· article· en· W4310056247 sur OpenAlexaff
Ahmed Akl, Mohamed Ezzeldin

Notice bibliographique

RevueJournal of Structural Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShear wallStructural engineeringOpenSeesAspect ratio (aeronautics)Seismic analysisFragilityNonlinear systemIncremental Dynamic AnalysisSeismic hazardShear (geology)Reinforced concreteEarthquake engineeringSeismic riskGeologyGeotechnical engineeringEngineeringMaterials scienceSeismologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several recent research studies have demonstrated that the seismic performance of low-aspect-ratio reinforced concrete (RC) shear walls (i.e., defined herein as walls with height-to-length ratios less than 2) has not been yet adequately quantified to allow for robust risk assessment. This is mainly attributed to the complex nonlinear flexure/shear interaction behavior of such walls, along with their wide spectrum of possible design parameters, leading to major discrepancies in their seismic performance. Despite this unique behavior, most building codes and design standards do not assign distinctive seismic performance factors for such walls. To address this, the main objective of the current study is to propose seismic performance factors for low-aspect-ratio RC shear walls when different wall geometrical configurations and design parameters (e.g., aspect ratios, axial load levels, and seismic design categories) are adopted. These factors are evaluated against the acceptance criteria of the FEMA P695 methodology for Quantification of Building Seismic Performance Factors. In this respect, a numerical model was developed and experimentally validated to simulate the seismic response of 36 low-aspect-ratio RC shear wall archetypes. The model was utilized to perform nonlinear static and dynamic analyses, and collapse fragility curves were then generated to assess the collapse risk of such wall archetypes following the FEMA P695 methodology. According to the methodology, the proposed seismic performance factors were assessed by quantifying the ratio between the median collapse intensity and the intensity of the maximum considered earthquake (MCE). The results showed that R factors of 2.0 and 3.0 for special low-aspect-ratio RC walls with low and high axial load levels, respectively, can limit the probability of collapse under the MCE and are subsequently able to meet the FEMA P695 acceptance criteria.

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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,269
Écart entre enseignants0,251 · 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
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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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