MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3000316576 · doi:10.1061/9780784481837.011

Effective Length Factor of Leg Member in Latticed Steel Tower

2018· article· en· W3000316576 sur OpenAlexaff
Ming Lu, Miao Hao, Debalay Chakrabarti

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Load-Bearing Analysis
Établissements canadiensBC Hydro (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTowerStructural engineeringFactor (programming language)EngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Latticed steel towers have been widely used to support overhead transmission lines worldwide. In a tower, leg members are intended to carry the major loads. It is a common practice to design a leg member based on the assumption that its effective length factor is unity (1.0). While this practice has been working well over time, no report is available in the literature to validate this assumption. In this paper, a nonlinear buckling analysis approach is first proposed by using a geometrically nonlinear finite element (FE) code in conjunction with the concept of trigger load. The proposed approach is able to re-produce the ASCE-10 column curve very nicely, proving its practical usefulness. This approach is then used to rigorously examine the unity effective length factor assumption for the leg members. For this purpose, leg members are modeled as a continuous beam-column with multiple linear elastic springs representing the supports of the associated bracing members. As a result, it is found that the unity assumption is valid only if a leg member is adequately supported on its both ends, and would be risky otherwise. Accordingly, a simple, semi-empirical equation is derived, based on the numerical parametric study, to correlate a leg member’s buckling load with the support stiffness.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetStructural Load-Bearing AnalysisTravaux en français237 207