Dynamic performance of tall wood buildings with fluid viscous dampers
Notice bibliographique
Résumé
,As lightweight and slender tall timber designs gain popularity, seismic loads and wind-induced vibrations are becoming a prominent concern in modern structural engineering. The reduced mass and stiffness of these structures render them flexible and, consequently, more susceptible to dynamic oscillations, which can affect both life safety and occupant comfort. Moreover, knowledge of damping characteristics in tall timber buildings is limited because of the relatively small number of completed projects. Nonetheless, as building height increases, a corresponding decrease in damping values becomes evident, rendering tall structures more susceptible to lateral drift and occupant discomfort during seismic and wind events. In response, the British Columbia Building Code has recently limited timber buildings to 18 stories, underscoring the need for advanced seismic and wind mitigation strategies in such designs. This thesis addresses these challenges by developing numerical models of three 18-story timber buildings and subjecting them to dynamic wind analysis and nonlinear time history seismic analysis to capture their complex oscillatory behaviour. Fluid viscous dampers (FVDs) were strategically integrated into each model to align overall performance with the National Building Code of Canada criteria. The findings indicate that using FVDs reduces lateral drift, particularly in regions prone to seismic activity, and significantly enhances occupant comfort under wind-induced vibrations. Moreover, comparative assessments of multiple damper configurations illuminate how these devices can effectively balance wind and seismic demands, offering more profound insight into optimizing tall timber structures. In conclusion, this work confirms the viability of modern tall timber buildings as a resilient, ecofriendly solution while providing practical guidelines for damper integration to safeguard both structural integrity and occupant well-being in the face of multifaceted dynamic loads.
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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 ».