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Enregistrement W4407347162 · doi:10.1002/eqe.4323

Analytical Study on the Predictability of Controlled Rocking Frame and Podium Systems

2025· article· en· W4407347162 sur OpenAlexaff
M Al-Zaheri Zaki, Chiyun Zhong, Constantin Christopoulos

Notice bibliographique

RevueEarthquake Engineering & Structural Dynamics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSeismic Performance and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPredictabilityLimitingPerturbation (astronomy)Structural engineeringStiffnessControl theory (sociology)EngineeringComputer scienceMathematicsMechanical engineeringPhysicsStatisticsControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT While rocking systems are increasingly researched and developed as a promising approach to achieving seismic resilience, several studies have identified the unpredictability of their dynamic response as an obstacle to their wider adoption. Despite a significant body of literature which has identified and studied the chaotic behaviour of unenhanced rocking frames, other studies have shown that practical applications of controlled rocking systems demonstrate a more predictable response that is similar to that of more conventional yielding systems. This paper examines the differences between these two bodies of work and identifies parameters shown to improve rocking predictability. Subsequently, a perturbation study conducted on a controlled rocking podium system subjected to historic ground motions is employed to study the influence of each parameter on the predictability of such systems. The results reveal that adding supplemental damping, increasing the contribution of the superstructure properties on the rocking system behaviour and limiting the rocking rotation effectively reduce the sensitivity of rocking systems to perturbations in the rocking parameters. In addition, adding auxiliary stiffness was found to be a viable method to improve the stability of these systems but did not significantly enhance predictability.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,204
Écart entre enseignants0,200 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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