Utilizing realistic loading histories for the calibration of nonlinear components in seismic analysis
Notice bibliographique
Résumé
Hysteretic models that simulate the hysteretic response of key structural components are generally employed in the nonlinear seismic analysis of structures. The calibration of hysteretic model parameters is crucial for achieving accurate analysis results in structural seismic assessment. The calibration process is commonly conducted by tuning hysteretic model parameters to align with the experimental results of a single component tested under standardized reverse-cyclic loading protocols. The underlying assumption of such a calibration method is that a structural model at the system level, using a well-tuned hysteretic model capable of accurately replicating the test results of a single component under a standardized incremental cyclic loading protocol, can predict the dynamic response of the structural system subjected to ground motion excitations with an acceptable level of accuracy. However, due to the simplified and often unrealistic loading protocols used for model calibrations, this assumption has been challenged recently by both numerical and experimental studies. In this paper, calibration methods utilizing more realistic loading histories are evaluated and compared to more conventional incremental cyclic loading-based protocols. The evaluation of calibration methods is carried out by quantifying the calibration relevance, utilizing a framework of virtual experiments that incorporates uncertainties in hysteretic model parameters. Analyses are conducted based on a case study of BRB components and BRBFs. Additionally, four calibration error quantification methods, considering characteristics in the transitional and plastic ranges of hysteresis curves of BRB, are proposed and compared. The results demonstrate that it is in fact advantageous to use realistic loading histories in component calibration of BRBs. An improved formulation of the calibration error is also proposed for the optimization of hysteretic parameters. • Validated the effectiveness of calibration methods for hysteretic models utilizing more realistic loading histories. • Proposed a novel method to quantify calibration errors focusing on the transitional and plastic ranges of hysteresis curves. • Analyzed BRBFs considering uncertainties in hysteretic model parameters to evaluate various calibration methods.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».