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Enregistrement W1990065945 · doi:10.1260/136943309787522641

Influence of Bolted-Joint Slippage on the Response of Transmission Towers Subjected to Frost-Heave

2009· article· en· W1990065945 sur OpenAlexafffundabout
Khaled Ahmed, R. K. N. D. Rajapakse, Mohamed S. Gadala

Notice bibliographique

RevueAdvances in Structural Engineering · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration and Dynamic Analysis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaManitoba Hydro
Mots-clésSlippageStructural engineeringJoint (building)TowerTransmission towerFinite element methodEngineeringGeotechnical engineeringFastenerSafety factorGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Slippage of bolted joints is an important factor in the behavior of transmission towers. Field inspections of towers located in the northern regions of Canada show substantial frost-heave induced displacements. The conventional structural analysis software solutions for tower leg axial forces, based on idealized joint behavior under field-observed frost-heave induced displacements, are excessively large, implying tower failure in some cases. However, field inspections show structurally stable towers, and design engineers often consider joint slippage as the main reason for this discrepancy. In this paper, the experimental slippage behavior of transmission-tower bolted joints investigated by Ungkurupanian (2000) is incorporated into a non-linear joint finite element and applied to study the behavior of transmission towers under working loads by using the finite element method. The analysis shows that tower-leg joint slippage has a significant influence on tower behavior by either reducing the load carrying capacity or significantly increasing the deflections under working loads. On the other hand, joint slippage has a positive effect on towers subjected to frost-heave induced displacements, as the resulting member axial forces are much lower than those corresponding to rigid joints.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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