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Enregistrement W2767906160 · doi:10.28948/ngumuh.341303

GÜÇLENDİRME AMACI İLE ISLAK KARIŞIMLI PÜSKÜRTME BETON PANELLERİN UYGULANMASI

2017· article· tr· W2767906160 sur OpenAlexaff
Pınar Teymür, S. Pala

Notice bibliographique

RevueÖmer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi · 2017
Typearticle
Languetr
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensStantec (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHumanitiesMolecular biologyArtBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bu çalışma, ıslak karışımlı püskürtme beton paneller ile güçlendirilmiş zayıf betonarme çerçevelerin davranışlarını araştırmayı hedeflemektedir. Bu güçlendirme yönteminin temsili yalın bir çerçeve üzerine uygulaması, itme ve zaman tanım alanında doğrusal olmayan dinamik analizleri ile incelenmiştir. İtme analizi sonucunda elde edilen kapasite eğrileri; püskürtme beton paneller ile güçlendirilmiş çerçevenin maksimum taban kesme kuvveti kapasitesinin, sismik ağırlığının %16’dan %39’a çıktığı gözlemlenmiştir. Diğer taraftan güçlendirilmiş çerçevenin deplasman kapasitesi, yalın çerçeveye göre 2.8 kat azalmıştır. Seçilen deprem kayıtları ile yapılmış olan zaman tanım alanında doğrusal olmayan analiz ile üretilen sonuçlar; yalın çerçeveye ait çeşitli enkesitler sarılmış beton ve ana donatı davranışları bakımından incelendiğinde, Deprem Yönetmeliğinde tanımlanmış olan göçme bölgesinde olduğunu göstermiştir. Ancak çerçeve güçlendirildikten sonra kesitlerin, minimum hasar bölgesinde kaldıkları gözlemlenmiştir.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,007

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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