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Enregistrement W4387768988 · doi:10.1177/10775463231207143

Parametric study on a resilient hybrid steel-shape memory alloy yielding damper

2023· article· en· W4387768988 sur OpenAlexaff
Mahsa Haghy, Hossein Tajmir Riahi, Ehsan Ferdosi

Notice bibliographique

RevueJournal of Vibration and Control · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDamperStructural engineeringSMA*Shape-memory alloyParametric statisticsDissipationResidualResilience (materials science)Deformation (meteorology)Materials scienceComputer scienceEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A critical factor obstructing structural resilience is residual deformation after a damaging event. The search for a solution for removing residual deformation has led to the consideration of Shape Memory Alloys (SMAs) that can undergo large deformations and return to their original undeformed shape. This study focuses on an innovative hybrid yielding steel-SMA damper that uses monofilament wire loops. Because of numerous design parameters that affect the performance of this hybrid damper, this research aims to carry out a parametric study to optimize the damper’s performance. The study was conducted at the device level as well as a structural level. At the device level, the key design parameters, including SMA to steel ratio, max imposed strain, and the length of the elements, were evaluated. At the same time, the damper’s effect on the seismic performance of low, mid, and high-rise structures was investigated at the structural-level study. In the end, the results showed that using the damper in strong ground motions successfully reduced the maximum residual drift up to 71%, 97%, and 92% for low, mid, and high-rise structures, respectively. Therefore, it was concluded that the damper could add the self-centering ability to hysteretic dampers while maintaining satisfactory energy dissipation performance. Furthermore, some of the advantages claimed by the developers, including versatility in design and performance, adequate load resistance, and stable behavior, were also confirmed in this study.

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 enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,251

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,223 · 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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