SEISMIC LOSS AND DOWNTIME ASSESSMENT OF CLT SHEAR-WALL AND GLULAM MOMENT-RESISTING FRAME SYSTEM
Notice bibliographique
Résumé
Amidst increasing recognition of the sustainable attributes and reduced carbon footprint of timber-based structural systems, dedicated efforts have been directed towards advancing this modern building practice. The CLT shear-wall and glulam moment-resisting frame (CLTW-GMRF) system is a notable addition in the design and evaluation of timber-based construction. Incorporating CLT balloon shear-walls, moment-resisting glulam frames, ductile beam-column joints, and buckling restrained brace hold-downs, this system demonstrates compliance with current building codes. However, recent seismic events have emphasized the need for earthquake-resilient structures that prioritize safety, minimize post-earthquake interventions, and promote usability. There-hence, the research proposed here explores the system resilience of a typical 10-story CLTW-GMRF system. A two-dimensional numerical model of the system is developed in OpenSees, and nonlinear response history analyses (NLTHA) are conducted using ground motions of various intensity levels selected based on the seismicity of Vancouver, British Columbia, Canada. Through the examination of the NLTHA, engineering demand parameters that capture global and local demand, and consequent system damage are determined. Moreover, incremental dynamic analysis is conducted to determine the probability of collapse of the system. Using FEMA P-58 methodology, the probabilistic seismic loss assessment, in terms of repair cost and time, is quantified. Accordingly, the post-earthquake recovery trajectory of the system is established, the resilience index of the system is predicted, and the key outcomes of the study with respect to the performance of its components are presented. Overall, this study contributes to a deeper understanding of the probabilistic seismic performance of the CLTW-GMRF system, providing engineers and researchers with valuable insights into its resiliency and proposing strategies for increased system performance
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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) | 0,000 | 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 ».