PERENCANAAN PENINGKATAN DAYA DUKUNG PERKERASAN RUNWAY BANDARA INTERNASIONAL I GUSTI NGURAH RAI-BALI
Notice bibliographique
Résumé
Number (PCN) sebesar 83 F/C/X/T. Saat ini Bandara Internasional I Gusti Ngurah Rai-Bali, melayani beberapa tipe pesawat udara, salah satunya adalah pesawat Boeing 777-300ER yang memiliki Aircraft Clasification Number (ACN) sebesar 86. Nilai ACN yang lebih besar dari PCN ditengarai sebagai salah satu penyebab terjadinya kerusakan dan menurunnya daya dukung runway. Kajian kondisi perkerasan eksisting dan perencanaan untuk meningkatkan nilai PCN runway diperlukan untuk dapat melayani operasional sejenis pesawat Boeing 777-300ER sampai 10 tahun ke depan. Data-data yang dikumpulkan sebagai parameter dan variabel dalam menentukan kondisi dan merencanakan perkerasan runway yaitu persentase jenis dan persentase kerusakan, tebal lapis perkerasan runway, Nilai California Bearing Ratio (CBR), karakteristik pesawat udara dan annual departure. Hasil analisa menggunakan software FAARFIELD dan COMFAA mendapatkan Pavement Classificasion Index (PCI) runway Bandara Internasional I Gusti Ngurah Rai-Bali adalah 65,83 termasuk kondisi cukup (fair). Kondisi ini mengindikasikan bahwa runway Bandara Internasional I Gusti Ngurah Rai-Bali dalam keadaan kelelahan (fatique). Hasil analisis juga mendapatkan, untuk meningkatkan daya dukung runway sehingga mampu melayani pesawat sejenis Boeing 777-300ER sampai 10 tahun ke depan (sampai Tahun 2030), diperlukan tebal lapis tambahan (overlay) 10,41 cm. Overlay senilai tersebut menjadikan Bandara Internasional I Gusti Ngurah Rai-Bali memiliki runway dengan PCN 121 F/C/X/T.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,013 |
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 ».