Near-Zero Rebar Cutting Waste Management by Adjusting Lap Splice Position
Notice bibliographique
Résumé
In general, rebar cutting waste is estimated to be 3-5% in the construction planning stage.However, technology to reduce RCW was not developed at the construction field, so more than 5% is generated in the actual construction.To solve this problem, many studies was conducted to minimize RCW.Most studies proposed methods to minimize RCW by using stock lengths or market lengths, referred to as standard.In other words, the rebar shown in the structural drawings is combined using the rebar mill or the stock length held to minimize cutting waste.RCW can be reduced if rebars ordered in special lengths are used in rebar combinations.Reducing rebar cutting wastes to near-zero rebar are necessary in terms of cost reduction and sustainable construction.Therefore, the purpose of this study is a basic study of near-zero rebar cutting waste management by adjusting lap splice position.As a result, the optimal amount of rebars in the case site was 17.74 tons, with the rebar cutting waste ratio reduced to less than 1%.In addition, the amount of rebar was reduced by 0.53 tons, which is 2.93% of the actual quantity.About 284 USD was saved, and 1,872 kg-CO2 was reduced.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».