Different sources of uncertainties contribute to the collapse and safety assessment of structures. In this paper, impact of construction quality (CQ) is considered in developing analytical collapse fragility curves for moment resisting steel frames. Furthermore, the interaction of this source of uncertainty with epistemic uncertainty inherent in modeling parameters, due to lack of knowledge and inaccuracy of predictor equations, is investigated. Beam strength, column strength, beam ductility, and column ductility meta-variables are defined as modeling parameters which are being suffered by informal uncertainty. Quadratic equations for the mean and the standard deviation of collapse fragility curves are derived by utilizing response surfaces, which are interpolated to analytically-derived values considering realizations for modeling variables and for various levels of construction quality. To the best of the authors’ knowledge, interaction of modeling and CQ uncertainty in analytical collapse fragility curve has not been considered in previous investigations. A fuzzy rule-based method is applied to employ the effects of uncertainty due to CQ. Using Monte Carlo simulation for the modeling variables and the construction quality index, and subsequently computing response surface coefficients via a fuzzy inference system, and finally deriving collapse fragility curve parameters through response surfaces, result in collapse fragility curves of structures. In developing these curves, different sources of uncertainties are involved, ranging from lexical to informal and stochastic types. It is concluded that neglecting the effects of these sources leads to the underestimation of collapse fragility probability. This shows the importance of considering modeling and construction quality uncertainty effects on collapse fragility curves. It is shown that for a sample moment resisting steel frame collapse probability is increased 53% and 60% for 10% and 2% probability of exceedance in 50 years seismic hazard levels, respectively, while interaction of CQ and modeling uncertainties are considered in comparison with neglecting them. Otherwise, if only modeling uncertainty is involved, this increment is evaluated at 42% and 16%, respectively for the aforementioned probabilities of exceedance.

Différentes sources d’incertitudes ont un impact sur l’évaluation des risques d’effondrement de constructions et de la sécurité de ces dernières. Dans le présent article, on tient compte de l’impact de la qualité de construction (QC) lorsque l’on conçoit les courbes analytiques de fragilité face au risque d’effondrement dans le cas de structures en acier résistant au moment. En outre, on étudie l’interaction entre ces sources d’incertitudes et l’incertitude épistémique inhérente aux paramètres de modélisation, en raison du peu de connaissances dont on dispose et du manque de précision des équations prédictives. Les métavariables que sont la résistance d’une poutre, la résistance d’une colonne, la ductilité d’une poutre et la ductilité d’une colonne sont définies comme étant des paramètres de modélisation qui présentent une incertitude informelle. On établit des équations quadratiques permettant de déterminer les déviations moyenne et standard des courbes de fragilité en se servant de surfaces de réponse, que l’on interpole sous forme de valeurs déterminées de manière analytique tout en considérant les réalisations associées aux variables de modélisation et à différents niveaux de qualité de construction. À la connaissance de l’auteur, l’interaction entre la modélisation et l’incertitude liée à la QC dans la courbe analytique de fragilité n’a jamais été prise en compte dans les précédentes études. Une méthode approximative basée sur des lois est utilisée pour tenir compte des effets des incertitudes dues à la QC. On utilise la simulation de Monte Carlo appliquée aux variables de modélisation à l’indice de qualité de construction, puis on calcule les coefficients de surface de réponse au moyen d’un système d’inférence approximative, pour finalement obtenir les paramètres de la courbe de fragilité par l’intermédiaire des surfaces de réponse. On obtient ainsi les courbes de fragilité des structures étudiées. Lors de la conception de ces courbes, différentes sources d’incertitudes entrent en jeu, de type lexical, informel ou stochastique. On conclut que le fait de négliger les effets de ces sources entraîne une sous-estimation de la probabilité de fragilité face au risque d’effondrement. Cela prouve qu’il est important de tenir compte l’impact des incertitudes liées à la modélisation et à la qualité de construction sur les courbes de fragilité face au risque d’effondrement. On démontre que pour une structure en acier déterminée résistant au moment, la probabilité d’effondrement augmente de 53 % et de 60 %, respectivement pour des probabilités d’augmentation des niveaux d’aléa sismique de 10 % et de 2 % sur 50 ans, dans la mesure où l’on préfère prendre en compte les interactions entre la QC et les incertitudes liées à la modélisation plutôt que les négliger. Par ailleurs, si l’on tient seulement compte des incertitudes liées à la modélisation, alors ces taux d’augmentation sont estimés à 42 % et 16 %, respectivement pour les valeurs de probabilités d’augmentation mentionnées ci-dessus. [Traduit par la Rédaction]