Updated evaluation metrics for optimal intensity measure selection in probabilistic seismic demand models

度量(数据仓库) 选择(遗传算法) 公制(单位) 概率逻辑 地震灾害 可靠性(半导体) 计算机科学 可靠性工程 危害 数学优化 数据挖掘 数学 机器学习 工程类 人工智能 土木工程 运营管理 物理 功率(物理) 有机化学 化学 量子力学
作者
Farid Khosravikia,Patricia Clayton
出处
期刊:Engineering Structures [Elsevier BV]
卷期号:202: 109899-109899 被引量:28
标识
DOI:10.1016/j.engstruct.2019.109899
摘要

This study proposes an update on the criteria that are typically used to select the optimal intensity measures (IMs) for development of probabilistic seismic demand models (PSDMs), which relate the input seismic hazard and structural responses. Employing an optimal IM contributes to decreasing the uncertainty in the PSDMs, which, in turn, increases the reliability of the PSDMs used in performance-based earthquake engineering analyses. In the literature, the optimality of the IMs is generally evaluated by the following metrics: efficiency; practicality; proficiency, which is the composite of efficiency and practicality; sufficiency; and hazard computability. The present study shows that the current criteria for evaluating the practicality and proficiency features may mislead the selection of the optimal IM when IMs with different ranges and magnitudes are investigated. Moreover, the efficiency metric can provide biased results when comparing IMs for predicting demands of different structural components or types of systems. As a result, alternative solutions are proposed to investigate the efficiency, practicality, and proficiency features of the IMs. The suggested metrics are employed in a case study to evaluate the IMs used to develop PSDMs for multi-span continuous steel girder bridges in Texas subjected to human-induced seismic hazard.
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
Miranda完成签到,获得积分10
1秒前
叫我富婆儿完成签到,获得积分10
1秒前
科研通AI6应助meng采纳,获得10
1秒前
流白完成签到,获得积分10
2秒前
yunjian1583完成签到,获得积分10
2秒前
Leo000007完成签到,获得积分10
2秒前
kuikui1100完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
4秒前
yz完成签到,获得积分10
4秒前
xiaoxiao完成签到,获得积分10
4秒前
hongdongxiang完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
温暖的天与完成签到 ,获得积分10
4秒前
sx完成签到,获得积分10
4秒前
Li发布了新的文献求助10
4秒前
ljj完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
6秒前
Once完成签到 ,获得积分10
6秒前
格兰德法泽尔完成签到,获得积分10
6秒前
Selonfer完成签到,获得积分10
6秒前
轩辕完成签到,获得积分10
7秒前
氧硫硒锑铋完成签到,获得积分10
8秒前
Diss完成签到,获得积分10
8秒前
ppxdd完成签到,获得积分10
8秒前
RSC完成签到,获得积分10
9秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
9秒前
dtcao发布了新的文献求助10
9秒前
kongzhiqiqi完成签到,获得积分10
9秒前
逆游的鱼完成签到,获得积分10
10秒前
牟潦草发布了新的文献求助10
10秒前
红箭烟雨发布了新的文献求助10
10秒前
11秒前
伏城发布了新的文献求助10
11秒前
a'mao'men完成签到,获得积分10
11秒前
wsafhgfjb完成签到,获得积分10
12秒前
轩辕发布了新的文献求助10
12秒前
杨无敌完成签到 ,获得积分10
12秒前
浩瀚完成签到,获得积分10
13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
Zeolites: From Fundamentals to Emerging Applications 1500
Encyclopedia of Materials: Plastics and Polymers 1000
Architectural Corrosion and Critical Infrastructure 1000
Early Devonian echinoderms from Victoria (Rhombifera, Blastoidea and Ophiocistioidea) 1000
Hidden Generalizations Phonological Opacity in Optimality Theory 1000
Handbook of Social and Emotional Learning, Second Edition 900
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 4927230
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4196614
关于积分的说明 13033700
捐赠科研通 3969366
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2175324
邀请新用户注册赠送积分活动 1192409
关于科研通互助平台的介绍 1103081