Systematic investigation on surrogate and active learning-based multivariate seismic fragility analysis under multiple sources of uncertainties
Notice bibliographique
Résumé
This study proposes an advanced methodological framework for systematic investigations toward generalized and efficient multivariate seismic fragility analysis that integrates surrogate modeling and active learning. Aimed at reducing the computational demands of high-fidelity nonlinear time-history response analyses, the framework enables reliable fragility estimation under multiple sources of uncertainties. It combines Gaussian process regression with a convergence-guided sampling strategy for active learning, supported by norm-based error metrics to systematically control model accuracy. Global sensitivity analysis is then employed to identify key input variables, whereas the corresponding multivariate fragility surfaces have the ability to capture interaction effects between correlated intensity measures of ground motions, underscoring the limitations of traditional univariate approaches. Detailed, in-depth discussions are presented regarding the overall framework, strategies for surrogate modeling, techniques for fragility dimensionality reduction, as well as a thorough design process for active learning. The framework is validated and systematically examined through a representative case study, demonstrating its capability of achieving robust fragility estimates with significantly fewer simulations. These results highlight its potential for supporting scalable seismic risk assessment and broader applications in performance-based multi-hazards engineering.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».