Hybrid Self-Centring Steel Frames : Hysteretic Behaviour and Structural Seismic Design (Woodhead Publishing Series in Civil and Structural Engineering)

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Hybrid Self-Centring Steel Frames : Hysteretic Behaviour and Structural Seismic Design (Woodhead Publishing Series in Civil and Structural Engineering)

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  • 製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版/ページ数 300 p.
  • 言語 ENG
  • 商品コード 9780443274671

Full Description

Hybrid Self-Centring Steel Frames: Hysteretic Behaviour and Structural Seismic Design provides readers with up-to-date information on hybrid steel frames equipped with self-centring energy dissipation bays (HSF-SCEDBs), an innovative seismic-resilient structural system. The book provides details on the conception and development of HSF-SCEDBs. It comprehensively discusses a series of experimental programmes investigating the hysteretic behaviour of novel materials and structural components that endow HSF-SCEDBs with self-centring and energy dissipation capabilities. Furthermore, the book reports detailed discussions on the dynamic behaviour of HSF-SCEDBs based on the results of numerical simulations. The book also reveals the seismic demand of HSF-SCEDBs from a spectral perspective using equivalent single-degree-of-freedom (SDOF) systems. Building upon these insights, it develops seismic design and evaluation frameworks to bridge the gap between academic research and practical implementation, positioning the book as a valuable resource for practitioners and academics in structural and seismic engineering. By integrating advanced technologies and methodologies aligned with current seismic design trends, the book aspires to advance the frontiers of knowledge in structural and seismic engineering.

Contents

1. Introduction
2. Connections for self-centring energy dissipation bays
3. Braces for self-centring energy dissipation bays
4. Inelastic structural seismic responses
5. Inelastic spectral seismic demands
6. Prediction models of inelastic seismic demands based on regression analysis
7. Prediction models of inelastic seismic demands based on machine-learning techniques
8. Performance-based design methodologies
9. Conclusions

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