Performance-based layout optimization framework of tall buildings subjected to dynamic wind load
Notice bibliographique
Résumé
In the pursuit of advancing structural design methodologies, this paper presents a comprehensive framework for the conceptual design stage to systematically identify the layout of the main wind force-resisting system (MWFRS) (i.e., shear walls) of tall buildings within a performance-based wind design (PBWD) perspective. The framework integrates computational fluid dynamics for wind load evaluation with a finite element method to perform a linear time history analysis. A deep neural network surrogate model is developed to reduce the computational cost required for objective function evaluation. The optimization problem is defined to minimize structural material usage while adhering to performance constraints based on the PBWD described in the ASCE prestandards through using a non-dominated sorting genetic algorithm-II to derive the multi-objective optimization process. Finally, a nonlinear time history analysis is employed to predict the inelastic behaviour of tall buildings based on the prestandards assumptions to quantify the differences that can be generated using the developed framework. To ensure the proposed framework's effectiveness and practicality, a case study of a standard tall building is presented. • Novel optimization framework for performance-based wind design of tall buildings. • Integration of CFD and FEM for wind loading evaluation. • Development of a deep neural network surrogate model to reduce computational costs. • Utilization of genetic algorithms for multi-objective optimization. • Nonlinear time history analysis for wind-induced tall buildings.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».