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Enregistrement W6893241663 · doi:10.5281/zenodo.15777713

Application of Intensifying Wind Analysis in Time History Analysis of Tall Buildings

2020· dissertation· en· W6893241663 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWind powerWind speedWind engineeringReturn periodPaceProcess (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The wind phenomenon has always caused significant damage to structures. Suffering from extensive damage and loss over the years has led researchers to establish the novel science of wind engineering. Wind engineering references introduce wind as an intricate dynamic and random phenomenon and encourage engineers to familiarize themselves with its exact effects on structures by utilizing the latest methods of structural analysis, such as time history analysis. In this research, the idea of a new method for time history analysis of tall buildings against the wind is proposed. In this method, the purpose is to determine the responses of the structure against any wind of any intensity and return period by performing a single analysis. The purpose is achieved by generating and utilizing some special functions called intensifying wind records. The aforementioned process paves the way for a comprehensive and accurate assessment of the structure, and for performing the efficient performance-based design which is developing at a galloping pace in recent years. In order to perform the wind time history analysis, it is indispensable to generate and assign wind speed records to the structure. After performing a time-consuming process of artificially generating and assigning unique wind records to each node of the tall structure in the software and performing a time history analysis under the simultaneous effect of all of them, the response of the structure subjected to a specific wind with a specified mean speed and return period will be obtained. It goes without saying that in the performance-based wind design for instance, determining the responses and behavior of the structure under the influence of various winds with different return periods is required. In this case, there is no other way but to repeat the whole illustrated process. In order to solve this problem, the present study assesses wind records through a creative viewpoint and by combining several complicated methods of wind record production obtains intensifying wind records, simplifies the difficult problem of record generation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,207 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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