008240612s2023      us  |||||||||||||||c||eng  d
■001000016933164
■00520240214101211
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798379648213
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI30525539
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a624
■1001  ▼aMeng,  Shuochuan.
■24510▼aDevelopment  of  a  Regional  Wind  Risk  Assessment  Framework  for  Wood-Frame  Single-Family  Residential  Building  Stock▼h[electronic  resource]
■260    ▼a[S.l.]:▼bUniversity  of  California,  Los  Angeles.  ▼c2023
■260  1▼aAnn  Arbor  :▼bProQuest  Dissertations  &  Theses,  ▼c2023
■300    ▼a1  online  resource(197  p.)
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  84-12,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Taciroglu,  Ertugrul.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  California,  Los  Angeles,  2023.
■506    ▼aThis  item  must  not  be  sold  to  any  third  party  vendors.
■520    ▼aOver  the  past  few  decades,  residential  buildings  along  the  coastal  areas  of  the  United  States  have  suffered  enormous  structural  damage  and  economic  losses  due  to  hurricane  strikes.  The  significant  variations  in  the  building  characteristics  of  residential  buildings  lead  to  distinctive  building-level  vulnerabilities  under  extreme  winds.  Therefore,  an  accurate  representation  of  the  building  inventory  is  critical  for  quantifying  regional  hurricane  risk.  In  this  dissertation,  a  regional  wind  risk  assessment  framework  is  developed  to  evaluate  hurricane-induced  structural  damage  and  economic  losses  for  residential  communities.  Unlike  existing  loss  models  that  represent  the  building  stock  by  archetype  models  with  limited  variations  in  building  characteristics,  the  proposed  framework  applies  site-specific  risk  assessments  on  every  house  in  the  region  of  interest  based  on  parcel-based  building  inventories.  A  sensitivity  analysis  is  conducted  to  investigate  the  effects  of  different  building  features  on  building  vulnerability  to  identify  the  most  critical  features  and  explore  the  means  of  simplifying  the  building  modeling  process.  To  apply  site-specific  damage  assessments  at  regional  level,  an  automatic  building  modeling  workflow  is  integrated  into  the  framework,  which  is  supported  by  property-specific  characteristics  extracted  through  machine  learning-aided  data  collection  approaches.  The  framework  is  applied  to  residential  communities  in  New  Hanover  County,  North  Carolina.  Through  site-specific  risk  assessments  on  1,746  realistic  building  models,  the  overall  variance  in  building-level  damage  and  loss  results  among  single-family  houses  is  evaluated.  The  damage  results  reveal  significant  differences  in  wind  vulnerability  due  to  variations  in  architectural  features.  Furthermore,  a  comparative  study  shows  that  the  aggregated  regional  loss  calculated  based  on  refined  building  models  is  substantially  higher  than  that  derived  from  building  archetypes  used  in  existing  regional  loss  models.  The  building  inventory  generation  and  building  modeling  modules  integrated  into  the  framework  largely  reduce  the  inherent  uncertainties  of  hurricane  risk  prediction.  The  high-resolution  damage  and  loss  results  produced  by  the  framework  offer  insights  into  local  risk  conditions,  which  facilitate  the  improvement  of  hazard  risk  mitigation  and  post-disaster  management  strategies.
■590    ▼aSchool  code:  0031.
■650  4▼aCivil  engineering.
■650  4▼aRemote  sensing.
■650  4▼aArchitectural  engineering.
■653    ▼aData  imputation
■653    ▼aDeep  learning
■653    ▼aHurricanes
■653    ▼aMachine  learning
■653    ▼aRisk  management
■653    ▼aWood  structures
■690    ▼a0543
■690    ▼a0799
■690    ▼a0462
■71020▼aUniversity  of  California,  Los  Angeles▼bCivil  and  Environmental  Engineering  0300.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g84-12B.
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0031
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2023
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T16933164▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
■980    ▼a202402▼f2024