Seismic performance of rooftop cooling towers in buildings

Negli ultimi anni la ricerca ha fatto grandi passi avanti riguardo ai metodi di progetto e realizzazione delle strutture portanti degli edifici, a tal punto da renderle fortemente sicure sotto tutti i punti di vista. La nuova frontiera della ricerca sta quindi virando su aspetti che non erano mai stati in primo piano finora: gli elementi non-strutturali. Considerati fino ad oggi semplicemente carico accessorio, ci si rende sempre più conto della loro capacità di influire sui comportamenti delle strutture e sulla sicurezza di chi le occupa. Da qui nasce l’esigenza di questo grande progetto chiamato BNCs (Building Non-structural Component System), ideato dall’Università della California - San Diego e sponsorizzato dalle maggiori industrie impegnate nel campo delle costruzioni. Questo progetto, a cui ho preso parte, ha effettuato test su tavola vibrante di un edificio di cinque piani in scala reale, completamente arredato ed allestito dei più svariati elementi non-strutturali. Lo scopo della tesi in questione, ovviamente, riguarda l’identificazione strutturale e la verifica della sicurezza di uno di questi elementi non-strutturali: precisamente la torre di raffreddamento posta sul tetto dell’edificio (del peso di circa 3 tonnellate). Partendo da una verifica delle regole e calcoli di progetto, si è passato ad una fase di test sismici ed ispezioni post-test della torre stessa, infine tramite l’analisi dei dati raccolti durante i test e si è arrivati alla stesura di conclusioni.

An integrated system for building and running reproducible research

Our generation of computational scientists is living in an exciting time: not only do we get to pioneer important algorithms and computations, we also get to set standards on how computational research should be conducted and published. From Euclid’s reasoning and Galileo’s experiments, it took hundreds of years for the theoretical and experimental branches of science to develop standards for publication and peer review. Computational science, rightly regarded as the third branch, can walk the same road much faster. The success and credibility of science are anchored in the willingness of scientists to expose their ideas and results to independent testing and replication by other scientists. This requires the complete and open exchange of data, procedures and materials. The idea of a “replication by other scientists” in reference to computations is more commonly known as “reproducible research”. In this context the journal “EAI Endorsed Transactions on Performance & Modeling, Simulation, Experimentation and Complex Systems” had the exciting and original idea to make the scientist able to submit simultaneously the article and the computation materials (software, data, etc..) which has been used to produce the contents of the article. The goal of this procedure is to allow the scientific community to verify the content of the paper, reproducing it in the platform independently from the OS chosen, confirm or invalidate it and especially allow its reuse to reproduce new results. This procedure is therefore not helpful if there is no minimum methodological support. In fact, the raw data sets and the software are difficult to exploit without the logic that guided their use or their production. This led us to think that in addition to the data sets and the software, an additional element must be provided: the workflow that relies all of them.