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Enregistrement W4366492368 · doi:10.11159/icsect23.116

Seismic Response Control of Benchmark Building using Semi-active Shape Memory Alloy based Tension Sling Damper

2023· article· en· W4366492368 sur OpenAlexvenueno aff
Sujata Mehta, Sharadkumar P. Purohit

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Civil, Structural, and Environmental Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Engineering and Vibration Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShape-memory alloySling (weapon)DamperStructural engineeringBenchmark (surveying)Tension (geology)Computer scienceAlloyMaterials scienceEngineeringComposite materialGeologyCompression (physics)Artificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seismic protection of building has remained important due to increased seismic activities as well as stringent seismic performance criteria.Recent past has seen surge in utilization of smart materials with controllable properties for seismic performance enhancement of structural systems.NiTinol Shape Memory Alloys (SMA) exhibiting super-elasticity and shape memory effect makes it a promising candidate for seismic protection applications.Novel SMA based tension sling damper (SMA-TSD) is developed incorporating super-elastic SMA slings and temperature controlled SMA springs.It is placed at ground story of a three story benchmark building for both; passive and semi-active seismic protection.Hysteretic behaviour of SMA-TSD is characterized by one-dimensional Tanaka model and is mapped to equivalent linear Voigt model for implementing it with linear benchmark building.Desired damper force of semi-active SMA-TSD is evaluated by Linear Quadratic Regulator (LQR) control strategy and realized by Shape Recovery Force (SRF) of SMA springs through SRF-Temperature-strain relationship.SRF is applied to expand passive hysteretic loop of super-elastic SMA slings within recoverable strain limit of 6%.Peak displacement, peak inter-story drift and peak acceleration responses show moderate reduction of the order ̴ 12%-39% for passive off control strategy except peak acceleration at first story, substantial reduction of the order ̴ 47%-71% when passive on and LQR control strategies are used for controlled benchmark building subjected to Taft seismic excitation.LQR control strategy yields substantial reduction in peak seismic parameters by realizing peak damper force in SMA-TSD as low as 284.90 N. Temperature is varied between practical range of 20 0 C to 60 0 C for generating SRF from SMA springs commanded by 5V battery only.Design parameters of SMA-TSD; diameter, number and length of SMA sling/s can be optimized to obtain enhanced seismic performance of the benchmark building.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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