MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392199477 · doi:10.18280/mmep.110205

Assessment of Soil-Structure Interaction Effects on Seismic Behavior of Isolator and Mass Damper Equipped Buildings

2024· article· en· W4392199477 sur OpenAlexvenueno aff
Fadhil A. Jasim, Nabeel A. Jasim, Abdullah Al-Hussein

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Basrah
Mots-clésIsolatorTuned mass damperStructural engineeringDamperSoil structure interactionEngineeringGeotechnical engineeringMaterials scienceFinite element methodElectronic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the impact of Soil-Structure Interaction (SSI) on the response of seismic-isolated buildings.Reinforced concrete office buildings with different heights are studied.The High Damping Rubber Bearing (HDRB), Lead Rubber Bearing (LRB) and Double Sliding Pendulum (DSP) isolators are utilized to isolate the buildings base.Also, Tunned Mass Damper (TMD) is implemented at top of buildings to improve building response.Soft, medium and hard soils are modelled using direct and substructure approaches.On the other hand, the influence of foundation type on buildings response is examined.The results indicate that considering SSI in soft soil reduces base shear of 6-storey building by 30%, but increases top storey displacement from 128 mm to 182 mm.It is found that base isolators are more efficient in reducing base shear (41-66%) than TMD (10-25%).Simple equations are suggested to calculate the fundamental period based on building height.The soil layer near the foundation, around 75% of the building height, primarily determines the building's response.Therefore, soil investigation can be restricted to a maximum depth of 75% of the building height.Finally, it is found that using pile foundation in soft soil alters building response to resemble that in hard soil conditions.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMathematical Modelling and Engineering ProblemsMême sujetSeismic Performance and AnalysisTravaux en français237 207