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Enregistrement W4319316457 · doi:10.3390/met13020321

Effectiveness of Design Procedures in Counteracting Second Order Effects in Steel Moment Resisting Frames

2023· article· en· W4319316457 sur OpenAlexaboutno aff
Francesca Barbagallo, Melina Bosco, Andrea Floridia, Edoardo M. Marino, Pier Paolo Rossi

Notice bibliographique

RevueMetals · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoment (physics)Structural engineeringSeismic analysisNonlinear systemGeneralizationSet (abstract data type)Order (exchange)Limit (mathematics)MathematicsComputer scienceEngineeringMathematical analysisPhysicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The seismic response of structures is always influenced by second order (P–Δ) effects. The importance of these effects becomes significant when the structure experiences large plastic deformations. Seismic codes indicate that P–Δ effects may be counteracted by means of an increase of the lateral strength required by a first order analysis, but the expressions of the Strength Amplification Factor (SAF) given in codes are often criticized by researchers. This paper proposes and validates a formulation of the SAF for Moment Resisting Frames (MRFs), which is a generalization of that derived in the past by some of the authors based on the response of SDOF systems. To this end, in a first stage of the research a set of steel MRFs is designed and analyzed neglecting P–Δ effects. The seismic response is determined by nonlinear static and incremental dynamic analyses and the mean annual frequency of exceedance of the Significant Damage (SD) and Near Collapse (NC) limit states is computed. In a second stage, each structure is re-designed and analyzed considering P–Δ effects. P–Δ effects are counteracted in design according to provisions of European, American and Canadian seismic codes or according to other formulations proposed in literature, such as that proposed by Bernal and that proposed by the authors. The accuracy of the design provisions accounting for P–Δ effects is determined by comparing the response of the structures designed in the first and in the second stages.

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)0,001
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 enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil0,410

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,242 · 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
Publié2023
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