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Enregistrement W4403097124 · doi:10.1016/j.jobe.2024.110962

Distinct Element macro-crack networks for expedited discontinuum seismic analysis of large-scale URM structures

2024· article· en· W4403097124 sur OpenAlexaff
Zhenyu Zhang, Lucy Davis, Daniele Malomo

Notice bibliographique

RevueJournal of Building Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMasonry and Concrete Structural Analysis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMacroStructural engineeringSeismologyScale (ratio)Macroscopic scaleGeologyForensic engineeringEngineeringComputer scienceGeographyPhysicsCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Discontinuum analysis is a powerful tool for the detailed seismic assessment of unreinforced masonry (URM) structures, whose widespread use is however still mostly limited to small-scale assemblies or isolated components. Despite their unique capabilities, including the explicit simulation of separation phenomena, collapses and out-of-plane (OOP) failures that are hardly replicable using traditional continuum solutions, the high computational cost entailed by micro-to-meso-scale discontinuum modelling strategies, which are the standard approaches in applied research, presently prevent their employment for building-scale problems. The few available macro-scale discontinuum models specifically conceived for URM, on the other hand, rely on complex geometrical discretization processes that require costly manual work, as well as on less efficient deformable block formulations. In this paper, a new simplified discontinuum macro-model is presented and validated against full-scale laboratory test outcomes on walls, pier-spandrel systems and building specimens, in addition to various meso-scale numerical results, under either in-plane (IP) or OOP actions, and considering quasi-static (monotonic, cyclic) or dynamic loadings. The proposed simulation technique, implemented in a robust Distinct Element Method (DEM) framework, leverages a semi-automated Equivalent Frame discretization algorithm that idealizes masonry piers, spandrels and nodes as an assembly of interlocked rigid macro-blocks connected by a network of zero-thickness interface springs. The latter are herein demonstrated to effectively replicate URM damage at the component-level through fracture energy contact laws, providing macro-scale yet representative failure patterns, as well as adequate predictions of overall strength and deformation capacities. Results obtained show a good agreement between macro- and more sophisticated meso-scale predictions, as well as with experimental outcomes, albeit dissimilarities among measured and computed force-displacement responses – similarly to other simplified strategies – were detected as vertical overburden increases. Notably, for analogous levels of accuracy, the analysis time required by our new macro-models is up to 150 times lower than its meso-counterparts. The use of the proposed simplified strategy also enabled the satisfactory simulation of the quasi-static cyclic and seismic responses of full-scale building-scale specimens, prohibitive tasks using traditional detailed DEM models, while also being up to 10 times faster than previous deformable macro-models. • A new discontinuum macro-model for the seismic analysis of large-scale URM is validated. • An algorithm is developed that idealizes URM as rigid block assemblies with fracture energy-based nonlinear contacts. • A novel EFM-inspired modelling strategy is proposed that features Distinct Element (DE) macro-crack networks. • The macro-model unprecedently enables fast and reliable quasi-static and dynamic DE simulations. • Adequacy is demonstrated through satisfactory comparison vs -meso and experimental outcomes.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,495
Score d'incertitude au seuil0,792

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,225 · 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'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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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