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Enregistrement W4386641082 · doi:10.1002/cepa.2651

Wind hazard on earthquake damaged buildings

2023· article· en· W4386641082 sur OpenAlexaffabout
Anastasia Athanasiou, Mohamad Dakour, Lucia Tirca, Ted Stathopoulos

Notice bibliographique

Revuece/papers · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWind engineeringReturn periodBuilding codeStructural engineeringEnvironmental scienceEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study proposes a holistic approach to multihazard performance‐based assessment of a tall steel building, partially damaged by earthquake, and then subjected to wind. The case study is a 16‐storey LD‐CBF building in Montreal, designed in accordance with the Canadian code and steel standard. Advanced numerical models are developed in OpenSees; hence, they account for material nonlinearity including low‐cycle fatigue to simulate brace fracture. Wind histories are generated from wind tunnel data. The sequence of analyses is: (i) design the LD‐CBF building to respond to code‐based earthquake (2475 years return period) and verify the LD‐CBF members to design wind load (1‐in‐500 years), as well as, the interstorey drift under the service wind (1‐in‐10 years); (ii) apply the 60 min. wind load history on earthquake damaged building; (iii) assess the building response in terms of interstorey drift and residual interstorey drift, and (iv) compare the results of the case study under (1) earthquake on intact building, (2) wind on intact building, and (3) wind on earthquake damaged building. The findings are significant and allow the realistic representation of the effects of multiple hazards on steel buildings. In summary, the consequent hazard on building safety has a detrimental effect.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,200 · 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'admission2
Résumé présentoui

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