Simplified Micro-Modeling of a Masonry Cross-Vault for Seismic Assessment Using the Distinct Element Method
Notice bibliographique
Résumé
The assessment of the seismic performance of unreinforced masonry cross-vaults is still a challenge in numerical analysis, due to complex curved geometries and bond patterns, and uncertainties related to the selection of adequate modeling strategies, including but not limited to that of material properties, damping scheme, and unit/joint idealization. This paper presents the results of a collaborative effort to validate, against the shake table test of both unstrengthened and strengthened masonry cross-vault specimens as part of the SERA Project Blind Prediction and Post-diction Competition, various discontinuum-based numerical approaches. First, the geometry of the cross-vault is created using a Python-based computational framework to accurately represent the brick arrangement and the shape of the vault. Then, the geometry is converted into an assemblage of deformable blocks and analyzed using the Distinct Element Method (DEM). An elasto-softening contact model based on fracture energy is implemented in the masonry joints to simulate crushing, tensile, and shear failures. The performance of the proposed strategy, conceived for the unstrengthened configuration of the tested vault specimen and then adapted to include the presence of cementitious repairs, shows satisfactory agreement with both qualitative and quantitative experimental responses, also revealing critical insights and lessons learned through the blind/post-prediction exercise.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».