Mitigating torsional irregularity using cross laminated timber-reinforced concrete hybrid system
Notice bibliographique
Résumé
Seismic torsional responses in buildings is a result of eccentricity in mass and stiffness distribution. Torsional irregularity is one of the major causes of severe damage and collapse of structures during an earthquake. In this study, effect of torsion on the structures is reviewed, the definition of torsional irregularity and the characteristic of the structure that leads to this type of irregularity is elaborated. The evolution of the methods to consider the effect of torsion in the National Building Code of Canada (NBCC) is reviewed and different methods to prevent torsional irregularity in the structures are discussed. Hybridization with Cross-Laminated Timber (CLT) is suggested as a new method to rectify the effect of torsional irregularity for different performance levels. Accordingly, the definition of hybridization and hybrid structure seismic behavior, CLT material specifications and CLT seismic performance is discussed. In order to evaluate the effect of CLT hybridization on buildings with torsional irregularity, a four-storey reinforced concrete (RC) structure with torsional irregularity is considered for Vancouver seismicity condition. SAP2000 software is used to conduct Linear Dynamic Analysis (LDA) and Non-Linear Time History Analysis (NLTHA) using eight different ground motion scaled to Vancouver design spectra. The effect of the CLT wall panel as shear wall on the in plane seismic base shear and inter-storey drift is shown using the linear and non-linear dynamic analysis. The result from the analysis compared to the code static values. The literature of Performance Based Seismic Design (PBSD) is reviewed. PBSD is used to determine the performance level of the original and hybrid building. The inter-storey drifts criteria defined in FEMA 356 guidelines is used for the purpose of NLTHA.
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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) | 0,003 | 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 ».