A probabilistic framework for estimating roof panel failure in low-rise buildings subjected to tornado loads
Notice bibliographique
Résumé
This study develops a probabilistic risk assessment framework for evaluating the vulnerability of low-rise buildings subjected to tornado-induced wind loads. The framework integrates aerodynamic loads and a parametric tornado wind field model, and employs Monte Carlo simulations to estimate the probabilities of roof panel failures during a tornado event. Aerodynamic loads obtained from boundary layer wind tunnel testing, adjusted using the modification factors in ASCE 7–22, are incorporated into this framework. The framework captures the progressive roof panel failures by accounting for changes in internal pressures as a tornado passes over the building. The framework allows consideration of the tornado translation path (characterized by heading direction), the building’s location relative to the tornado center, and the position of openings on the walls. Through this framework, the likely location of the first roof panel failure can be identified probabilistically, and the occurrence probability of various damage states at different tornado intensities can be determined. These outcomes further enable estimation of tornado intensity based on observed damage levels. An illustrative example is included in the paper to demonstrate the application of the framework. This paper also discusses limitations in current aerodynamic and wind field modeling approaches, highlighting the need for improved understanding of vertical wind effects, turbulence characteristics, spatial correlation of wind pressures across building surfaces, and internal pressures modeling.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».