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Enregistrement W4416675536 · doi:10.1016/j.strusafe.2025.102671

Nonparametric sector dependence modelling for the directional synthesis of local wind climate and building aerodynamic responses: Adaptive kernel-based approach

2025· article· en· W4416675536 sur OpenAlexafffundabout
Nahom K. Berile, Matiyas A. Bezabeh, Seifu A. Bekele

Notice bibliographique

RevueStructural Safety · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFaculty of Engineering, McGill University
Mots-clésAerodynamicsDirectionalityRobustness (evolution)EstimatorNonparametric statisticsAeroelasticityWind tunnelWind speed

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• A nonparametric sector dependence modelling technique using Adaptive Kernel Density Estimators (Adaptive-KDE) is proposed to address challenges in sector-based directionality methods. • The applicability, accuracy, and robustness of the Adaptive-KDE framework have been demonstrated through application examples, in which local wind climate data from the three cities were synthesized with the wind tunnel test data of an 18-story prototype mass timber building. • The proposed Adaptive-KDE directionality analysis framework gives predictions that closely match the results of the direct calculation method for service-level acceleration responses. • For high MRI winds, where dependence between sectors weakens, the predictions of the Adaptive-KDE approach align more closely with the multi-sector method. • The new framework enables the use of narrow sectors, extending the application of sector-based directionality analysis to state-of-the-art performance-based wind design approaches. Accounting for the directionality of wind is crucial in estimating the response of buildings to wind load. Sector-based directionality techniques are widely used for analyzing directionality effects. In single- and multi-sector methods, directional sectors of the local wind climate and building aerodynamic responses are analyzed separately, while their statistical correlation is assumed to be fully dependent or independent, respectively. The multi-sector method, which is preferred for structural design due to its relative conservatism, requires the use of wide sectors to ensure the statistical independence assumption holds. This, in turn, requires interpolating aerodynamic response parameters, which is prone to errors due to rapid variations with small directional changes. Moreover, performance-based wind design (PBWD) approaches, as outlined in the American Society of Civil Engineers Prestandard for PBWD, require 10-degree or narrower sectors in aerodynamic response representation for detailed directional resolution. Narrow wind sectors often exhibit correlation, necessitating accurate dependence modelling. Parametric copula-based methods have been used to model sector correlations; however, they impose restrictive assumptions on dependence patterns. Therefore, this paper proposes a sector-based directionality technique with nonparametric dependence modelling using adaptive kernel density estimators. To demonstrate the applicability and accuracy of the method, wind responses of a prototype mass-timber building hypothetically located in three cities: i.e., Toronto (Canada), Melbourne (Australia), and Baltimore (USA), were predicted. The predictions were compared with responses empirically computed from historical records. The results demonstrated that the method extends the applicability of sector-based directionality analysis to narrow sectors, making it suitable for PBWD approaches.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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