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Enregistrement W4391679614 · doi:10.3390/buildings14020479

Formulation of Separation Distance to Mitigate Wind-Induced Pounding of Tall Buildings

2024· article· en· W4391679614 sur OpenAlexafffund
Tristen Brown, Magdy Alanani, Ahmed Elshaer, Anas Issa

Notice bibliographique

RevueBuildings · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSeparation (statistics)Structural engineeringEngineeringForensic engineeringMarine engineeringEnvironmental scienceAeronauticsMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Structures in proximity subjected to a substantial lateral load (e.g., wind and earthquakes) can lead to a significant hazard known as structural pounding. If not properly mitigated, such impacts can lead to local and global damage (i.e., structural failure). Mitigation approaches can include providing a suitable separation gap distance between structures, installing adequate shock absorbers, or designing the structure for the additional pounding impact loads. Wind-induced pounding of structures can be of higher risk to buildings due to large deflections developed during wind events. The current study develops various mathematical formulas to determine the suitable separation distance between structures in proximity to avoid pounding. The developed procedure relies first on wind-load evaluations using Large Eddy Simulation (LES) models. Then, the extracted wind loads from the LES are applied to finite element method models to determine the building deflections. Various building heights, wind velocities, and flexibility levels are examined to prepare a training database for developing the mathematical formulas. A genetic algorithm is utilised to correlate the required separation gap distance to the varying parameters of the tall buildings. It was found that more complex formulas can achieve better mapping to the training database.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil0,423

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 GPT0,271
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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