Non‐linear time history analyses of a rigid block isolated with unbonded fiber‐reinforced elastomeric isolators (UFREIs): A comparison between 3D finite element and phenomenological models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Numerical modeling represents a pivotal tool in the seismic analysis and design of structural systems, enabling the detailed prediction and examination of structural responses under seismic loading. This research conducts a comparative analysis of two numerical modeling approaches aimed at simulating the seismic response of unbonded fiber‐reinforced elastomeric isolators (UFREIs). The research focuses on a finite element (FE) model developed using Abaqus and a developed phenomenological model implemented in OpenSees, outlining the development and calibration processes for each. The FE model is developed based on simple rubber material testing data, while the phenomenological model is calibrated using experimental results from cyclic shear tests conducted on the UFREI device and the FE model. The primary objective of this study is to assess the effectiveness of these modeling approaches in predicting UFREI behavior under seismic conditions. This evaluation entails comparing model predictions with experimental data obtained from unidirectional shake table tests performed on a rigid block isolated by two UFREIs. This paper highlights the distinct advantages and limitations of each model in simulating UFREI dynamic responses during seismic events. Furthermore, it provides insights into the modeling techniques and discusses the computational demands and data requirements of each model, thereby aiding in their application to various aspects of seismic analysis and design.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».