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Enregistrement W2104131453 · doi:10.1061/9780784413357.209

Cyclic Experimental Behavior of Angles and Applications for Connection Design and Modeling

2014· article· en· W2104131453 sur OpenAlexaff
J. Nelson, Ali Davaran, Thierry Béland, Cameron R. Bradley, Eric M. Hines, Robert Tremblay, Larry A. Fahnestock

Notice bibliographique

RevueStructures Congress 2014 · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Load-Bearing Analysis
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésStructural engineeringMoment (physics)Thread (computing)Monotonic functionBeam (structure)EngineeringMathematicsPhysicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent work on the seismic behavior of low-ductility, steel-braced frames has suggested that adding top and seat angles to gravity-framing connections can increase a building's reserve capacity and, hence, its collapse performance. To this end, a comprehensive suite of 133 tests has been developed and is currently in progress to establish a baseline of ultimate capacities under monotonic and cyclic loading. Angles range in size from L4x4x5/16 to L8x6x3/4 and will be fastened using 3/4" A325, 1" A325, and 1" A490 bolts. The distance from the heel of the angle to the bolt centerline in the vertical leg, referred to as the gage, has previously been shown to be an important parameter, particularly in relation to the thickness of the angle. Low gage-to-thickness ratios indicate stocky configurations, while high ratios indicate slender, flexure-controlled configurations. The ratios within this study range from 1.25 to 8.00. Based on the test results, this study aims to develop simple analytical models that can reasonably predict ultimate moment capacities and rotations of beam-to-column connections reinforced with top and seat angles.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 GPT0,258
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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