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Enregistrement W4368372244 · doi:10.1680/jstbu.22.00202

Limit state design of resilient earthquake-resisting systems

2023· article· en· W4368372244 sur OpenAlexaff
Mark Grigorian, Siavash Sedighi, Hadiseh Mohammadi

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Structures and Buildings · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceOperabilityContext (archaeology)Limit state designSeismic analysisEarthquake simulationEngineering design processEarthquake engineeringProcess (computing)Reliability (semiconductor)Reliability engineeringEngineeringCivil engineeringStructural engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustainable seismic design (SSD) is the first step towards next-generation earthquake engineering. SSD of mixed multiple seismic systems (MMSSs), in which more than one earthquake-resisting structure is used, is a challenging structural engineering issue. Seismic sustainability implies survivability during and after an earthquake, preceded by post-earthquake realignment and repairs (PERR). Purpose-specific MMSSs are ideally suited for SSD. However, contemporary codes address neither the sequences nor the failure mechanisms of the earthquake-resisting structures of MMSSs. The difference between conventional design and SSD is their approach to expected behaviour during and after an earthquake. Earthquakes are natural and dynamic occurrences, whereas PERR is a manual and static process. SSD does not favour unreal detailing or oversimplifying assumptions; it is a multi-faceted effort that involves realistic structural analysis and planned manual operations. In this context, design implies operability with a view to PERR and requires a change from damageability assessment and performance-based seismic design to performance control and reparability-based design, including the development of new analytic tools and purpose-specific details. This article presents graphical solutions and theoretical principles to help achieve practical SSD for MMSSs. These new techniques may be used for practical reliability, economy and environmental protection.

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 enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil0,488

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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