EVALUASI BAUT PADA SISTEM SAMBUNGAN WOOD PLASTIC COMPOSITE (WPC) JATI DENGAN VARIASI KUAT PENGENCANG METODE GESER DUA IRISAN BERDASARKAN NDS 2018
Notice bibliographique
Résumé
Wood Plastic Composite (WPC) merupakan salah satu produk pemanfaatan limbah serbuk kayu dan polimer plastik HDPE (High Density Polyethlene) yang dibentuk melalui sistem ekstrusi. Penggunaan WPC sebagai bahan komponen struktural memiliki keterbatasan pada ukuran. Oleh karena itu diperlukan sambungan baut. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui nilai kapasitas sambungan WPC menggunakan alat sambung baut. Proses pemasangan baut menggunakan torque wrench, untuk mengetahui kekencangan yang tepat. Penelitian ini menggunakan metode geser dua irisan. Menggunakan baut standar dengan diameter 10 mm. Tahanan lateral pengujian didapat dari 5% Offset diameter. Penelitian dilakukan di laboratorium Bahan Bangunan, Jurusan Pendidikan Teknik Sipil dan Perencanaan Fakultas Teknik Universitas Negeri Yogyakarta. Berdasarkan hasil pengujian didapatkan nilai tahanan lateral WPC jati dengan nilai pengencang 6 Nm, 9 Nm, 12 Nm dan15 Nm diperoleh angka berturut-turut sebesar 15182,2 N; 17348,8 N; 15725,6 N; 19563 N. Nilai tahanan lateral pada variasi kekencangan 12 Nm mengalami penurunan dikarenakan baut terlalu kuat dan kaku menyebabkan WPC mengalami kegagalan terlebih dahulu sehingga sistem sambungan tidak bekerja dengan baik. Variasi kekencangan 15 Nm mendapatkan nilai tahanan lateral terbesar dikarenakan semakin besar kekencangannya semakin besar tahanan lateralnya.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».