Surrogate-based calibration and prediction of hysteretic model parameters for steel beam-column bolted T-stub connections
Notice bibliographique
Résumé
The nonlinear behavior of steel beam-column bolted T-stub (BCBT) connections under cyclic loading can potentially be represented using the Pinching4 model in OpenSees . However, its application is limited by the lack of parameter specifications tailored to these connections, particularly for parameters controlling pinching effects and stiffness degradation, which are not directly observable from experimental data. Manual calibration of these parameters is challenging due to the model's implicit nature and high-dimensional parameter space. To address these challenges, this study (1) proposes a novel calibration approach by combining Polynomial Chaos Expansion (PCE) and Genetic Algorithm (GA) to calibrate the Pinching4 model parameters for tested specimens available in the literature, and (2) develops predictive models for specifying parameters for future use of the Pinching4 model for steel BCBT connections. Specifically, PCE is utilized to approximate the discrepancy between the Pinching4 model predictions and experimental data to reduce computational cost, while GA is employed for its robust global search capabilities in optimization tasks. Furthermore, Elastic Net (ENet) regression is used to develop predictive models for the Pinching4 model parameters for untested connections, effectively handling high-dimensional features and small sample sizes, thereby mitigating multicollinearity and overfitting issues. The resulting regression models demonstrate favorable predictive performance, enhancing the accessibility and practical application of the Pinching4 model in modeling the moment-rotation hysteretic behavior of untested steel BCBT connections. • Proposed a novel calibration approach by combining PCE and GA. • Calibrated hysteretic model for steel BCBT connections. • Developed predictive models for hysteretic parameters using ENet regression. • Proved the potential of Pinching4 model for steel BCBT connections.
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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 ».