MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3012337695 · doi:10.18280/ijsse.100118

Influence of Snow Load Distribution on the Stability of Single-layer Reticulated Shells

2020· article· en· W3012337695 sur OpenAlexvenueno aff
Junlin Wang, Wei Lu, Chenyang Dun, Hua Guo, Jianheng Sun

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Safety and Security Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Analysis and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHebei Agricultural University
Mots-clésSnowStability (learning theory)Layer (electronics)Environmental scienceGeologyMaterials scienceComputer scienceComposite materialGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The snow load distribution has a significant impact on the stability of single-layer reticulated shells, a conventional type of long-span space structure.This paper attempts to disclose how the snow load distribution influences the stability of two types of single-layer reticulated shells, namely, spherical reticulated shell and cylindrical reticulated shell.Two influencing factors were taken into account: the asymmetry of snow area on the projection surface of the shell, and the non-uniformity of snow thickness along the radial direction of the shell.The nonlinear finite-element program ANSYS was adopted to calculate the bearing capacities of the two shells under different snow load distributions, in the light of the equilibrium path under each distribution, and to identify the most dangerous distribution of snow load for each shell.The results show that: the asymmetry and non-uniformity have obvious impacts on the stability of spherical reticulated shell, and even greater impacts on that of cylindrical reticulated shell; the most dangerous snow load distributions for spherical reticulated shell and cylindrical reticulated shell are the non-uniform distribution across the half span of the two outermost rings, and the non-uniform distribution across the half span in the middle, respectively.The research results provide reference for keeping large public buildings safe under snow load.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,182 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Safety and Security EngineeringMême sujetStructural Analysis and OptimizationTravaux en français237 207