Risk Targeted Seismic Design of 10-storey RC Frame Building
Notice bibliographique
Résumé
Current seismic design practices, primarily based on uniform hazard spectra, often fail to guarantee a consistent collapse probability for structures across different regions.Such failures are mainly due to inherent uncertainties in collapse capacity and variations in hazard curve shapes, leading to an unequal distribution of seismic risk.The present study investigates a typical 10-storey RC frame building designed according to Indian seismic codes located in zone III.The full-scale model of the RC frame is analysed using the Incremental Dynamic Analysis (IDA), considering a suite of scaled ground motion records to assess their collapse behaviour under varying earthquake intensities.The results from IDA are then utilised to generate building-specific fragility curves, quantifying the probability of collapse as a function of spectral acceleration.Furthermore, site-specific hazard curves are developed for the chosen locations, considering the regional seismicity and ground motion characteristics.A risk-targeted design approach is used to convolve the hazard curves with the building-specific fragility curves to estimate the annual collapse rate and the collapse risk over a 50-year period.This study highlights the importance of transitioning from the uniform hazard spectrum paradigm to risk-targeted design methodologies to achieve a more equitable and consistent level of seismic safety across various locations and building types, with findings revealing that risk-targeted designs are approximately 50% heavier than those based on IS codes, particularly impacting the columns of lower floors for 1% target collapse risk.
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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 ».