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Machine learning-based seismic assessment of framed structures with soil-structure interaction

Frontiers of Structural and Civil Engineering 2023年第2期17卷 205-223页

作者： Mohamed NOURELDIN Tabish ALI jinkoo kim Department of Global Smart City Sungkyunkwan UniversitySuwon 16419Korea

The objective of the current study is to propose an expert system framework based on a supervised machine learning technique(MLT)to predict the seismic performance of low-to mid-rise frame structures considering soil-structure interaction(SSI).The methodology of the framework is based on examining different MLTs to obtain the highest possible accuracy for *** the MLT,a sensitivity analysis was conducted on the main SSI parameters to select the most effective input *** limit state criteria were used for the seismic evaluation within the process.A new global seismic assessment ratio was introduced that considers both serviceability and strength aspects by utilizing three different engineering demand parameters(EDPs).The proposed framework is novel because it enables the designer to seismically assess the structure,while simultaneously considering different EDPs and multiple limit ***,the framework provides recommendations for building component design based on the newly introduced global seismic assessment ratio,which considers different levels of seismic *** proposed framework was validated through comparison using non-linear time history(NLTH)*** results show that the proposed framework provides more accurate results than conventional ***,the generalization potential of the proposed framework was tested by investigating two different types of structural irregularities,namely,stiffness and mass *** results from the framework were in good agreement with the NLTH analysis results for the selected case studies,and peak ground acceleration(PGA)was found to be the most influential input parameter in the assessment process for the case study models *** proposed framework shows high generalization potential for low-to mid-rise structures.

关键词： seismic hazard artificial neural network soil-structure interaction seismic analysis

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钢结构建筑柱失效的敏感度分析

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钢结构(中英文) 2011年第4期 82-83页

作者： jinkoo kim Jun-Hee Park Tae-Hyung Lee

研究钢结构建筑连续倒塌对各设计参数的敏感度,包括:梁、柱和支撑的屈服强度,活荷载取值,弹性模型及阻尼比等。应用MonteCarlo模拟,Tornado表分析和一次二阶矩方法确定设计参数的不确定性。分析结果表明,在抗弯框架中,梁屈服强度在各设... 详细信息

研究钢结构建筑连续倒塌对各设计参数的敏感度,包括:梁、柱和支撑的屈服强度,活荷载取值,弹性模型及阻尼比等。应用MonteCarlo模拟,Tornado表分析和一次二阶矩方法确定设计参数的不确定性。分析结果表明,在抗弯框架中,梁屈服强度在各设计参数中影响最大,而在双重系统建筑中,柱屈服强度在各设计参数中影响最大。强度不确定构件的竖向位移敏感度表明,抗弯框架和双重系统建筑的连续倒塌机构因为竖向荷载分布模式不同而完全不同。

关键词：连续倒塌敏感度分析抗弯框架一次二阶矩 Monte Carlo模拟 Tornado表

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带有抗屈曲支撑的低层钢框架结构的抗震设计

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建筑钢结构进展 2004年第3期6卷 64-64页

作者： kim，jinkoo Seo，Youngil

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