PERENCANAAN STRUKTUR PERKERASAN LANDAS PACU BANDAR UDARA SYAMSUDIN NOOR – BANJARMASIN
Notice bibliographique
Résumé
Bandar U dara Syamsudin Noor – Banjarmasin merupakan salah satu bandar udara yang dikelola PT. (Persero) Angkasa Pura I dan memiliki permintaan angkutan udara untuk penumpang dan kargo yang cukup potensial. Bandara Syamsudin Noor memiliki panjang landas pacu sebesar 2.500 x 45 m dengan arah azimuth 10 – 28. Metode perencanaan perkerasan struktural pada landas pacu bandar udara yang umum digunakan adalah metode CBR, metode FAA, metode LCN dari Inggris, metode Asphalt Institute dan metode Canadian Departement Of Transportation. Adapun tujuan dari penulisan tugas akhir ini adalah untuk me rencan ak an tebal perkerasan lentur pada landas pacu Bandar Udara Syamsudin Noor – Banjarmasin sepanjang 2500 m untuk pesawat rencana B 7 3 7- 900ER dengan menggunakan metode CBR ( US. Army Corps Of Engineers Design Method ) , metode FAA (Federal Aviation Administration) dan metode LCN (Load Classification Number), serta menganalisa kelebihan dan kekurangan masing-masing metode yang digunakan. Berdasarkan hasil perencanaan dari metode-metode perencanaan struktur perkerasan lentur yang digunakan diperoleh bahwa metode CBR ( US. Army Corps Of Engineers Design Method ) dan FAA (Federal Aviation Administration) memiliki tebal yang sama besar, yaitu sebesar 27 inchi atau 69cm, sedangkan untuk metode LCN (Load Classification Number) memiliki tebal paling besar, yaitu sebesar 38 inchi atau 97 cm. Hasil perencanaan tebal perkerasan dengan menggunakan metode CBR dan FAA sama dengan hasil perencanaan PT. (Persero) Angkasa Pura I dengan jenis lapis keras lentur (flexible pavement) sebesar 690 mm atau sama dengan 69 cm. Adapun material yang digunakan dalam perencanaan perkerasan lentur runway tersebut adalah : untuk lapisan surface digunakan Asphalt Concrete (AC), untuk base course digunakan material batu pecah, dan untuk subbase course digunakan material agregat alam.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».