Form-finding Tensegrity Models Approach with Reverse Engineering
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives:After recent achievements in the field of Tensegrity structure, many Tensegrity models have been investigated and evaluated. Tensegrity models have been used as symbolic or covering vast area such as fuller’s dome and other stuffs. These usages do not have sufficient attention to synthesis of architectural and structural space together.Methods/Statistical analysis: The method of this article, based on simulation and modeling of a sample structure by analyzing flow of internal forces, is adaptive methode. Restriction of exited structures to a hammock and then analysis its force flow, and consequently classify it to tensile and compressive members is the base of manner. By gathering information about Tensegrity structures and their behavior according to several definition of structural engineers and also architects, we commence combination of facts based on adaptation of existed structures with Tensegrity rules. Then, by finding a Tensegrity model and creating a replica of hammock Tensegrity, it shows the ability of structure specially in term of statistic. This outcomes can help us to develop new system of form - finding models.Findings: This system can make us able to develop modeling of Tensegrity. In the recent years, form - finding method almost base on symmetric models to expand as cover structure for vast spans. By this manner, we can design asymmetric models consist of synthesis of structural and architectural space.Application/Improvements: Form - Finding method can be developed in order to increase quality of building in term of weight of structure, flexibility, decreasing proportion of used material to its resistance and so on. In addition, we can produce asymmetric models which contain architectural space into Tensegrity structure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».