Analysis, Seismic Performance-based Assessment, and Design of Steel Endplate Connections and Buildings Equipped With Shape Memory Alloy (SMA) Bolts
Notice bibliographique
Résumé
<p>Smart materials can be used in structures to avoid damage due to earthquakes. Shape Memory Alloys (SMA) are the most popular smart materials used in structural systems. Unlike steel material, SMAs can dissipate induced cyclic energy without noticeable strength degradation and residual deformations. Proper implementation of SMA materials in steel structures, for example, in plastic hinge regions, can improve the seismic response of structures, especially reducing the residual deformations significantly. A structure capable of returning to its plumb position following a seismic excitation is called a self-centering structure. This dissertation investigates self-centering extended endplate connections equipped with SMA bolts. To this end, 3D finite element models are developed and extensively validated by comparing the finite element results with the experimental results. The developed finite element model is then used to perform sensitivity analyses using the Design of Experiments method. Next, a backbone curve is proposed for the SMA-based connections, and the influential factors obtained from the sensitivity analyses are used in another design of experiments to develop a new database and, consequently, predictive equations for the backbone curve parameters. The generated database based on the significant factors is used to train Artificial Neural Networks (ANN) to develop more accurate predictive models while including the experimental test data. The trained ANNs are then used to develop a Graphical User Interface (GUI) for predicting the backbone curve of the connections. Additionally, the trained ANNs are used to conduct an optimization study to identify the optimal regions for the design parameters. Using the predictive tool, a phenomenological model for the SMA-based beam-to-column connections is developed in the OpenSees. The study illustrates the use of the predictive tool for accurate and efficient modeling of SMA-based connections and self-centering moment-resisting frames. The computation time for a typical SMA connection is significantly reduced from seven hours in ANSYS to only three minutes in OpenSees while providing the same level of prediction accuracy. Lastly, a performance-based seismic design is proposed. Two frames of 3- and 6-story height are designed using the proposed design framework to check the proposed design method against prescribed performance objectives.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».