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Enregistrement W4386511889 · doi:10.1061/jbenf2.beeng-6136

Quantifying the Errors of Dynamic Displacement Testing: An Alternative Method for Seismic Simulation Testing of Columns

2023· article· en· W4386511889 sur OpenAlexaff
Maryam Golestani, Ahmad Rahmzadeh, M. Shahria Alam, Gian Michele Calvi

Notice bibliographique

RevueJournal of Bridge Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Health Monitoring Techniques
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusKelowna General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPierStructural engineeringMonte Carlo methodDynamic testingDisplacement (psychology)Finite element methodDissipationSensitivity (control systems)EngineeringMathematicsStatisticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies a dynamic testing method called dynamic displacement testing (DDT). Similar procedures to this method have been used in the past to perform experimental testing; however, the procedure was never acknowledged as a specific testing method, and therefore, its errors have never been investigated. The method analyzes the finite-element (FE) model of a structure under dynamic base excitation and applies the obtained displacement time history to the specimen in the laboratory. Sensitivity analyses using 3D continuum (representing the actual specimen) and 2D macro FE models are performed on steel and reinforced concrete bridge pier case studies to detect and quantify significant sources of error associated with this method. Furthermore, 500 Monte Carlo simulations are performed for each case study to assess the variability of the responses. It is shown that the method could apply 30% and 18% errors into displacement and energy dissipation responses, respectively. However, calibrating the FE models at material and element levels could significantly increase the accuracy and precision of the method.

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)0,001
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 enseignants0,268
Score d'incertitude au seuil0,545

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,286 · 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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