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Enregistrement W4389397171 · doi:10.1002/eqe.4053

Automated parameterization of velocity pulses in near‐fault ground motions

2023· article· en· W4389397171 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEarthquake Engineering & Structural Dynamics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Sichuan ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPulse (music)Frequency domainAmplitudeNonlinear systemFilter (signal processing)Time domainProcess (computing)MathematicsAlgorithmPhysicsMathematical analysisComputer scienceOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Proper parameterization of near‐fault ground motions is of critical importance in earthquake engineering, and this process is traditionally performed by directly fitting an analytical pulse model to the original motion. Yet such a process is usually limited by the trial‐and‐error procedure, which is strongly dependent on the initial guesses and may converge to local rather than global minimums. In this study, we propose a progressive (step‐by‐step) iterative approach that can achieve a fully automated parameterization of the velocity pulse contained in near‐fault motions. Assuming that a velocity pulse can be characterized by a pulse model with four key parameters, the approach is conducted by iteratively matching the pulse model to the smoothed ground motion, and the parameterized pulse is analytically derived by best fitting to the smoothed motion not only in the time domain but also in the spectral domain. Specifically, the velocity time history of interest is initially smoothed by a moving average filter so that the low‐frequency content can be filtered out of the original motion, from which the pulse amplitude as well as its epoch is accordingly determined. The coherent velocity pulse is then progressively extracted by performing the nonlinear least‐square‐fitting of the pulse model to the filtered low‐frequency content, during which the remaining parameters, that is, the pulse period, the number of cycles and the phase of the pulse, are estimated successively. Finally, the above procedure is applied repeatedly to the original ground motion by changing an empirical factor controlling the extent of smoothing of the motion so that convergence to local minimums that frequently occurs in the trial‐and‐error procedure could be largely avoided, and best match of the spectrum of the extracted pulse to that of the original motion can be acquired. Fitting quality of the velocity pulses is examined by comparing with existing methods. Prospective applications of the proposed procedure include the stochastic simulations of near‐fault ground motions and parametric investigations of the influence of velocity pulses on various engineered structures.

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.

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 enseignants0,463
Score d'incertitude au seuil0,762

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,206 · 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