Analytical and Numerical Modelling of Debris Impact Events on Columns
Notice bibliographique
Résumé
Post-disaster surveys of tsunamis have emphasized the need for an in-depth understanding of debris loading. Until now, empirical formulas used to estimate debris impact loads are based on single-degree-of-freedom (SDOF) models. However, the validity of these SDOF models to estimate debris impact loads has not been studied extensively. This study investigates the validity of using a SDOF model to predict debris impact forces by comparing its force response to experimental data and a multiple-degree-of-freedom (MDOF) model developed. Additionally, a comparative analysis was conducted to assess the provisions on debris impact loads in Chapter 6 of ASCE 7-22 against these alternative methods. The MDOF method was shown to model accurately the experimental force response data, while all other methods for estimating debris impact loads overestimated the force response in both magnitude and frequency. Furthermore, the impact loads generated by the MDOF model proved to be longer in duration but smaller in magnitude than loads generated using the SDOF model and Chapter 6 of ASCE 7-22. In addition, a performant numerical model was developed to simulate single and multi-debris transport and impact loads on a column. The dynamic numerical model was developed within the general-purpose finite element program LS-DYNA. Inside this modelling framework, the Arbitrary Lagrangian-Eulerian (ALE) method was used to simulate dam-break wave generated debris impact loads onto the column. The model accurately replicated the water surface elevations, hydrodynamic forces, debris transport, and debris impact forces presented in Stolle et al. (2019) and Stolle et al. (2020b). The model’s ability to simulate debris impact events demonstrates its potential as a valuable tool for designing and evaluating critical infrastructure’s resilience against extreme coastal inundation events, such as tsunamis.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».