亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Effectiveness of vector intensity measures in probabilistic seismic demand assessment

标量(数学) 概率逻辑 蒙特卡罗方法 载体(分子生物学) 计算机科学 危害 可靠性工程 风险分析(工程) 结构工程 工程类 统计 数学 医学 生物 重组DNA 生物化学 生态学 基因 几何学
作者
Бо Ли,Zhuhua Cai
出处
期刊:Soil Dynamics and Earthquake Engineering [Elsevier]
卷期号:155: 107201-107201 被引量:5
标识
DOI:10.1016/j.soildyn.2022.107201
摘要

The vector intensity measures (IMs) has been recommended by many researchers for probabilistic seismic demand assessment (PSDA) because they claimed that using vector IMs could reduce the uncertainty in engineering demand parameters (EDPs) estimates. However, the inclusion of additional vector elements in vector IMs also increases the IM uncertainty, which in return brings additional uncertainty to the EDPs estimates. Thus, the benefit of implementing the vector IMs for PSDA is unclear. The objective of this study will clarify the effectiveness of vector IMs for PSDA. The study discusses the framework of PSDA using scalar IM and vector IMs. Based on the uncertainty in EDPs estimates involved in the framework, we applies theoretical derivative to clarify the hidden aleatory uncertainty in EDPs estimates, which offers a fresh view on PSDA. Using numerical examples of three buildings and Monte Carlo simulation, we further investigate the effectiveness of vector IMs in EDPs estimates by comparing structural response hazards determined by vector IMs and scalar IM. Our study reveals that, for cases when collapse effect is not considered, the use of vector IMs cannot benefit PSDA. Under cases when the collapse effect should be considered in PSDA, the use of vector IMs may improve accuracy of structural response hazard curves. Such improvement is associated with the capability of vector IMs to predict the structural collapse.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
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
四季刻歌完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
vetboy应助与于采纳,获得10
6秒前
6秒前
Trey发布了新的文献求助10
8秒前
dada完成签到 ,获得积分10
9秒前
19秒前
科研通AI6.1应助凌风采纳,获得10
21秒前
32秒前
小曼完成签到 ,获得积分10
33秒前
顾矜应助孔孔采纳,获得10
37秒前
害羞的书芹完成签到,获得积分10
40秒前
SuperBee完成签到,获得积分10
41秒前
菠萝派发布了新的文献求助10
41秒前
xw完成签到,获得积分10
45秒前
45秒前
45秒前
ceeray23应助科研通管家采纳,获得10
46秒前
李爱国应助科研通管家采纳,获得10
46秒前
ceeray23应助科研通管家采纳,获得10
46秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
46秒前
大力的丹亦完成签到,获得积分10
46秒前
oleskarabach完成签到,获得积分20
46秒前
甜甜的冰淇淋完成签到,获得积分10
53秒前
xixi完成签到,获得积分20
55秒前
超能流水少年完成签到,获得积分10
1分钟前
chujun_cai完成签到 ,获得积分10
1分钟前
hodi完成签到,获得积分10
1分钟前
菠萝派完成签到,获得积分10
1分钟前
xixi发布了新的文献求助10
1分钟前
小厂科研民工完成签到,获得积分20
1分钟前
1分钟前
寒泉完成签到,获得积分10
1分钟前
李爱国应助子车曼香采纳,获得10
1分钟前
Krismile完成签到,获得积分20
1分钟前
1分钟前
yang阳阳ing发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
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
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 3000
Molecular Biology of Cancer: Mechanisms, Targets, and Therapeutics 1100
3O - Innate resistance in EGFR mutant non-small cell lung cancer (NSCLC) patients by coactivation of receptor tyrosine kinases (RTKs) 1000
Signals, Systems, and Signal Processing 510
Discrete-Time Signals and Systems 510
Proceedings of the Fourth International Congress of Nematology, 8-13 June 2002, Tenerife, Spain 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5935424
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7015174
关于积分的说明 15861177
捐赠科研通 5064307
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2723963
邀请新用户注册赠送积分活动 1681605
关于科研通互助平台的介绍 1611280