Probabilistic-based discrete model for the seismic fragility assessment of masonry structures

砖石建筑 脆弱性 拉丁超立方体抽样 概率逻辑 结构工程 均质化(气候) 有限元法 计算机科学 无筋砌体房屋 工程类 数学 蒙特卡罗方法 物理 生物多样性 统计 热力学 人工智能 生物 生态学
作者
Luís C. Silva,Gabriele Milani,Paulo B. Lourénço
出处
期刊:Structures [Elsevier BV]
卷期号:52: 506-523 被引量:13
标识
DOI:10.1016/j.istruc.2023.04.015
摘要

Classical Finite-Element and Discrete-Element strategies are expensive to carry when analysing masonry structures in the inelastic range, under a seismic excitation, and considering uncertainty. Their application to the seismic fragility assessment of masonry structures through non-linear time-history analysis becomes thus a challenge. The paper addresses such difficulty by presenting an alternative probabilistic-based numerical strategy. The strategy couples a discrete macro-element model at a structural-scale with a homogenization model at a meso-scale. A probabilistic nature is guaranteed through a forward propagation of uncertainty through loading, material, mechanical, and geometrical parameters. An incremental dynamic analysis is adopted, in which several assumptions decrease the required computational time-costs. A random mechanical response of masonry is provided by numerical homogenization, using Latin hypercube sampling with a non-identity correlation matrix, and only a reduced number of representative random samples are transferred to the macro-scale. The approach was applied to the seismic fragility assessment of an English-bond masonry mock-up. Its effectiveness was demonstrated, and its computational attractiveness highlighted. Results may foster its use within the seismic fragility assessment of larger structures, and the opportunity to better analyze the effect of material and geometric-based uncertainties in the stochastic dynamic response of masonry structures.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
量子星尘发布了新的文献求助10
刚刚
cen完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
1秒前
dinglingling完成签到 ,获得积分10
1秒前
1秒前
okra发布了新的文献求助10
2秒前
sunny850完成签到,获得积分10
2秒前
所所应助sasa采纳,获得10
2秒前
科研通AI6应助淡然可冥采纳,获得10
2秒前
why发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
2秒前
大E深空发布了新的文献求助10
3秒前
星辰大海应助nano采纳,获得10
3秒前
十一完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
iNk应助LZ采纳,获得10
3秒前
虾滑丸子发布了新的文献求助10
4秒前
wuli发布了新的文献求助10
4秒前
xiaoxin123发布了新的文献求助10
4秒前
新手发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
5秒前
miao完成签到,获得积分10
5秒前
可爱的函函应助利多卡因采纳,获得10
6秒前
zsc发布了新的文献求助10
7秒前
xiuxiu酱发布了新的文献求助10
7秒前
Giraffe完成签到,获得积分10
7秒前
qq完成签到,获得积分20
7秒前
8秒前
1111完成签到 ,获得积分10
8秒前
8秒前
wshh发布了新的文献求助10
8秒前
所所应助大E深空采纳,获得10
8秒前
好了没了完成签到,获得积分10
9秒前
闪闪落雁发布了新的文献求助10
9秒前
zzzzz发布了新的文献求助20
9秒前
科研通AI5应助鸡毛采纳,获得30
9秒前
miao发布了新的文献求助10
10秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Acute Mountain Sickness 2000
Handbook of Milkfat Fractionation Technology and Application, by Kerry E. Kaylegian and Robert C. Lindsay, AOCS Press, 1995 1000
A novel angiographic index for predicting the efficacy of drug-coated balloons in small vessels 500
Textbook of Neonatal Resuscitation ® 500
The Affinity Designer Manual - Version 2: A Step-by-Step Beginner's Guide 500
Affinity Designer Essentials: A Complete Guide to Vector Art: Your Ultimate Handbook for High-Quality Vector Graphics 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 内科学 生物化学 物理 计算机科学 纳米技术 遗传学 基因 复合材料 化学工程 物理化学 病理 催化作用 免疫学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5072516
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4292847
关于积分的说明 13376248
捐赠科研通 4114022
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2252800
邀请新用户注册赠送积分活动 1257561
关于科研通互助平台的介绍 1190352