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Enregistrement W4380451053 · doi:10.52202/069179-0367

PHENOMENOLOGICAL MODEL FOR SEISMIC DESIGN OF MULTI-STOREY CLT BUILDINGS: CALIBRATION OF INPUT PARAMETERS

2023· article· en· W4380451053 sur OpenAlexaff
Luca Pozza, Stefano Pacchioli, Andrea Polastri, Valentino Nicolussi, Diego Alejandro Talledo, Ian F. C. Smith

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Analysis of Composite Materials
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalibrationStructural engineeringSeismic analysisComputer scienceCivil engineeringEngineeringMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A numerical modelling approach for the prediction of the seismic response of multi-storey CLT buildings is proposed. The approach is based on a simplified phenomenological model where the behaviour of the CLT system is reproduced by means of an equivalent elastic modulus assigned to the CLT wall in order to account for both the connections and panel deformability. Phenomenological modelling aims to reproduce faithfully the global response of the structural system in terms of principal elastic period, internal forces in the connection elements and inter-storey drifts. Results of a multy-parametric analyses carried out on different CLT walls, deigned considering increasing level of seismic intensity, are presented and discussed. A design abacus that allows designers for a direct implementation of the proposed phenomenological model and therefore an easy and efficient seismic analysis of a CLT building is finally proposed.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil0,341

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,197 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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