Robust Design of Reinforced Concrete Moment-Resisting Frames
محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 34، شماره: 10
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 183
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJE-34-10_005
تاریخ نمایه سازی: 12 مرداد 1400
چکیده مقاله:
Reinforced concrete moment resisting frame (RCMRF) is one of the most popular structural systems. Conventionally, buildings with RCMRF systems are designed to satisfy the relative displacement, resistance, and flexibility requirements defined by the design codes. Structural design codes have given different ranges of design parameters that the designers and engineers must consider in the design process of structures and the values selected for these parameters affect the seismic behaviour of the structures. However, performance assessment of the RCMRF under the earthquake loading to limit the probable levels of damage has a complicated and difficult procedure that is time-consuming for designing of ordinary buildings. In this study, to prevent this time-consuming process, tighter ranges for design parameters have been attempted to improve the seismic performance of the RCMRFs. In this regard, databases of RCMFs were created for different ranges of design parameters. The Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is used to create these databases and RCMRFs are optimally designed according to ACI ۳۱۸-۱۴ code. Then, nonlinear time history analysis according to ASCE/SEI ۷-۱۶ code was performed on the RCMRFs in each one of the databases and the statistical analysis of local and global results acquired from the nonlinear time history analysis is carried out. Finally, tighter ranges of design parameters have been determined to achieve more robust structures without involvement in time-consuming processes.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Alireza Sepas Hokmabadi
Urmia university
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :