Evaluation of Pedestrian-Induced In-Service Building Floor Performance Based on Short-Term Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Pedestrian-induced vibration (PIV) is often the most persistent issue affecting the floor serviceability of buildings. These vibrations may cause discomfort to occupants and may also adversely affect the performance of sensitive equipment residing on the floor. Resolving floor vibration problems in built structures often requires costly mitigation measures. Using monitoring techniques, a floor’s response to PIV can be evaluated. The purpose of long-term floor monitoring is to have a comprehensive insight into the vibration levels. Due to the associated costs and challenges, long-term monitoring is not common. The alternatives, short-term monitoring and controlled walking tests, may not reflect the actual vibrations of the floor but are easier to perform. By using confidence interval (CI) analysis, CI width analysis, and the Kullback–Leibler divergence (KLD) method to evaluate measured PIV from a floor, this study proposes a methodology for obtaining the sufficient short-term monitoring duration (MD) that is required to evaluate the long-term measured PIV with acceptable accuracy. Also, the appropriate percentile(s) for evaluating floor performance is investigated. Two methods are discussed for deciding which percentile to use when evaluating floor performance. The first method is based on selecting the probability of non-exceedance (PONE) according to the PIV guidelines, and the second method is based on the definitions of the types of vibration based on ISO 10137 curves. The sufficient MD is obtained from the relative error calculation of the results. The results of this research provide a more realistic and improved methodology for analyzing the vibration performance of floors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».