<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>PEER PBEE Framework |</title><link>https://cnardin.github.io/it/tags/peer-pbee-framework/</link><atom:link href="https://cnardin.github.io/it/tags/peer-pbee-framework/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><description>PEER PBEE Framework</description><generator>HugoBlox Kit (https://hugoblox.com)</generator><language>it-it</language><lastBuildDate>Sat, 01 Aug 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><image><url>https://cnardin.github.io/media/icon_hu_2d2b1e39e19355d7.png</url><title>PEER PBEE Framework</title><link>https://cnardin.github.io/it/tags/peer-pbee-framework/</link></image><item><title>A continuous-time Markovian framework for performance-based earthquake engineering: integrated seismic risk and resilience assessment</title><link>https://cnardin.github.io/it/publication/conferences/2026-rec-reactis/</link><pubDate>Sat, 01 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://cnardin.github.io/it/publication/conferences/2026-rec-reactis/</guid><description>
&lt;div class="callout flex px-4 py-3 mb-6 rounded-md border-l-4 bg-cyan-100 dark:bg-cyan-900 border-cyan-500"
data-callout="abstract"
data-callout-metadata=""&gt;
&lt;span class="callout-icon pr-3 pt-1 text-cyan-600 dark:text-cyan-300"&gt;
&lt;svg height="24" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 24 24"&gt;&lt;path fill="none" stroke="currentColor" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" stroke-width="1.5" d="M9 12h3.75M9 15h3.75M9 18h3.75m3 .75H18a2.25 2.25 0 0 0 2.25-2.25V6.108c0-1.135-.845-2.098-1.976-2.192a48.424 48.424 0 0 0-1.123-.08m-5.801 0c-.065.21-.1.433-.1.664c0 .414.336.75.75.75h4.5a.75.75 0 0 0 .75-.75a2.25 2.25 0 0 0-.1-.664m-5.8 0A2.251 2.251 0 0 1 13.5 2.25H15a2.25 2.25 0 0 1 2.15 1.586m-5.8 0c-.376.023-.75.05-1.124.08C9.095 4.01 8.25 4.973 8.25 6.108V8.25m0 0H4.875c-.621 0-1.125.504-1.125 1.125v11.25c0 .621.504 1.125 1.125 1.125h9.75c.621 0 1.125-.504 1.125-1.125V9.375c0-.621-.504-1.125-1.125-1.125zM6.75 12h.008v.008H6.75zm0 3h.008v.008H6.75zm0 3h.008v.008H6.75z"/&gt;&lt;/svg&gt;
&lt;/span&gt;
&lt;div class="callout-content dark:text-neutral-300"&gt;
&lt;div class="callout-title font-semibold mb-1"&gt;Abstract&lt;/div&gt;
&lt;div class="callout-body"&gt;&lt;p&gt;La valutazione dell&amp;rsquo;affidabilità sismica dei sistemi strutturali richiede sempre più spesso modelli che rappresentino congiuntamente l&amp;rsquo;evoluzione del danno e il ripristino. Tuttavia, la formulazione tradizionale del PEER PBEE non coglie la dinamica temporale delle riparazioni post-evento, e le moderne analisi di affidabilità si basano spesso su dati di ripristino scarsi o incerti, il che richiede metodi trattabili. Riformuliamo il framework PEER PBEE con un approccio Monte Carlo basato su catene di Markov a tempo continuo (CTMC), che modella in modo naturale le transizioni probabilistiche tra stati di danno e di ripristino sotto pericolosità sismica invariante nel tempo. I tassi di transizione incorporano funzioni di fragilità dipendenti dallo stato basate su metamodelli e i processi di ripristino, fornendo una rappresentazione unitaria degli effetti della pericolosità e dell&amp;rsquo;evoluzione del sistema. Sfruttando le proprietà analitiche delle CTMC, calcoliamo statistiche di prestazione a regime, come il tempo medio al collasso e il tempo trascorso in stati degradati, e definiamo un indice di resilienza adattato dal classico indice di affidabilità β. L&amp;rsquo;approccio è testato su un esempio semplice ma rappresentativo, mostrando che il framework PBEE arricchito dalle CTMC coglie la progressione temporale dal danno al ripristino in modo computazionalmente efficiente e flessibile rispetto ai dati.&lt;/p&gt;&lt;/div&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;div class="callout flex px-4 py-3 mb-6 rounded-md border-l-4 bg-emerald-100 dark:bg-emerald-900 border-emerald-500"
data-callout="tip"
data-callout-metadata=""&gt;
&lt;span class="callout-icon pr-3 pt-1 text-emerald-600 dark:text-emerald-300"&gt;
&lt;svg height="24" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 24 24"&gt;&lt;path fill="none" stroke="currentColor" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" stroke-width="1.5" d="M12 18v-5.25m0 0a6.01 6.01 0 0 0 1.5-.189m-1.5.189a6.01 6.01 0 0 1-1.5-.189m3.75 7.478a12.06 12.06 0 0 1-4.5 0m3.75 2.383a14.406 14.406 0 0 1-3 0M14.25 18v-.192c0-.983.658-1.823 1.508-2.316a7.5 7.5 0 1 0-7.517 0c.85.493 1.509 1.333 1.509 2.316V18"/&gt;&lt;/svg&gt;
&lt;/span&gt;
&lt;div class="callout-content dark:text-neutral-300"&gt;
&lt;div class="callout-title font-semibold mb-1"&gt;Suggerimento&lt;/div&gt;
&lt;div class="callout-body"&gt;&lt;p&gt;Clicca sul pulsante &lt;em&gt;Cite&lt;/em&gt; qui sopra per copiare i metadati &lt;em&gt;.bib&lt;/em&gt; della pubblicazione nelle tue note,
oppure scarica direttamente la versione BibTeX:
&lt;a href="https://cnardin.github.io/papers/2026-REC-reactis.bib" target="_blank"&gt;Scarica BibTeX&lt;/a&gt;
o quella in testo semplice:
&lt;a href="https://cnardin.github.io/papers/2026-REC-reactis.txt" target="_blank"&gt;Scarica Plain.txt&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;&lt;/div&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;div class="scite-badge"
data-doi="doi.org/10.17877/tudobooks-11.159"
data-layout="horizontal"
data-show-zero="false"
data-small="false"
data-show-labels="true"
data-tally-show="true"&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;script async type="application/javascript" src="https://cdn.scite.ai/badge/scite-badge-latest.min.js"&gt;
&lt;/script&gt;</description></item></channel></rss>