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J-GLOBAL ID：202202268134233066   整理番号：22A0921255

建築物における第一モード減衰比の粗粒評価【JST・京大機械翻訳】

Coarse-grained evaluation of the first mode damping ratios in buildings

著者 (3件)： Wang Zetao (College of Civil Engineering, Tongji University, Shanghai, China) ,  Chen Jun (College of Civil Engineering, Tongji University, Shanghai, China) ,  Shen Jiaxu (College of Civil Engineering, Tongji University, Shanghai, China)
資料名： Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics  (Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics)
巻： 223  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0440B  ISSN： 0167-6105  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,異なる大域的特性を有する建物における減衰比の統計ベース結果について報告した。文献調査とデータ濾過を通して,1009の既存建築物からのマイクロ振幅の下の1887の実物大測定減衰比を単一データベースに統合した。相関係数,多重線形回帰(MLR),およびKruskal-Wallis分散分析を用いて,データベースにおける減衰比と種々の因子の間の相関を評価した。建築物高さが減衰の最適予測子であり,構造タイプ(横方向力抵抗システムによる建設材料の組合せ)が減衰比の値設定のための重要な分類基準であることを,定量的に確認した。一次結果としてMLR式による第1モード減衰比のいくつかの多粒予測モデルを提案した。しかし,MLR推論は,異なる減衰評価技術によって引き起こされるモデル偏差が無視できないことを示し,現在定量化および除去できない。また,これは,ある構造タイプを欠く高品質の減衰データをもたらす。したがって,3つの特定の構造タイプのために,コピュラ関数を適用して,建物高さと減衰比の間の完全な確率モデルを得て,実際の確率情報を含むランダムサンプルを生成した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 振幅 ,  データベース ,  分散分析 ,  相関係数 ,  建設材料 ,  高さ ,  計測 ,  *建築物 ,  確率モデル ,  無作為抽出 ,  文献調査 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 高品質 ,  多重線形回帰 ,  コピュラ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 減衰比 ,  データベース ,  相関解析 ,  多重線形回帰 ,  予測モデル ,  Copula機能

分類 (1件)： 建築物の耐震,免震,制震,防振  (RB01035P)

タイトルに関連する用語 (3件)： 建築物 ,  粗粒 ,  評価