Seismic Vulnerability Analysis Using Qualitative and Quantitative Methods and Structural Strengthening Proposal for Self-Built Dwellings in Latin American Informal Settlements
Notice bibliographique
Résumé
The present study aims to categorize the seismic vulnerability levels of self-built dwellings located in the informal settlement of Puyusca, in the district of Villa Mara del Triunfo, Lima, Peru.To achieve this, two qualitative evaluation methods were applied: the Benedetti-Petrini methodology and the FEMA P-154 rapid visual screening procedure.The Benedetti-Petrini approach assesses eleven weighted structural and geometric parameters, assigning vulnerability grades ranging from A to D. The cumulative score yields both a Vulnerability Index (Iv) and a standardized vulnerability index (Ivn), which enable the comparative classification of building stock.In parallel, the FEMA P-154 method utilizes a standardized data collection form that incorporates key seismic risk factors such as soil conditions, structural irregularities, and construction typology.This method computes a preliminary seismic score which, when contrasted with a defined threshold, determines the building's vulnerability level.A statistically representative sample of 120 dwellings was evaluated.Prior to the field campaign, the research team conducted informational sessions with local community leaders and stakeholders to secure consent for data collection.Field assessments were carried out in coordination with municipal authorities.Structural layouts and seismic vulnerability mapping were performed using AutoCAD.Subsequently, three typologically representative dwellings were selected for detailed numerical modeling in ETABS.The models incorporated the actual geometry, material properties, and load conditions to simulate seismic behavior.Interstory drift ratios were analyzed as primary indicators of seismic demand.A structural strengthening strategy involving welded wire mesh (WWM) retrofitting was proposed and numerically validated.The results indicated a significant increase in shear capacity (Vm) of the retrofitted masonry walls, with improvements ranging from 19% to 30%.Furthermore, the inelastic drift demands were substantially reduced, particularly at roof level of the first stories, with decreases of 8.30%, 13.51%, and 17.42%, respectively.These outcomes demonstrate the effectiveness of WWM retrofitting in enhancing seismic performance in informal self-built housing.
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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 ».