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Enregistrement W1998877187 · doi:10.1002/suco.201100020

Design and optimization of fabric‐formed beams and trusses: evolutionary algorithms and form‐finding

2011· article· en· W1998877187 sur OpenAlexaff
Diederik Veenendaal, Jeroen Coenders, Jan Vambersky, Mark J. West

Notice bibliographique

RevueStructural Concrete · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Analysis and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormworkTrussStructural engineeringFinite element methodFrame (networking)Process (computing)EngineeringCastingTensegrityComputer scienceMechanical engineeringMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fabric formwork entails the use of fabrics as the main contact material for a concrete mould. The fabric is either hung or prestressed in a supporting falsework frame. Beams or trusses cast in fabric formwork are inherently non‐prismatic and have been shown to offer potential for structurally efficient shapes. The casting of beams or trusses in fabric formwork is a highly non‐linear problem due to the interaction of the fluid concrete with the woven, prestressed fabric material. Numerical models need to be developed for the engineering of these elements. To this end, it is demonstrated that it is feasible to integrate manufacturing constraints in an automatic optimization process. This is achieved by creating an automated computational framework that includes fabric form‐finding and finite element analysis, which operate within an optimization process that uses principles from biological evolution. The results show structurally efficient and manufacturable beams and demonstrate potential for optimization in general that explicitly includes fabrication considerations.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations16
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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