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Enregistrement W5970048

Improved joining method for segmental prestressed structures

2011· article· en· W5970048 sur OpenAlexvenueno aff
Ralph Warren Jensen

Notice bibliographique

RevueRevue canadienne de biologie · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Load-Bearing Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceStructural engineeringEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dissertation addresses the need for more robust and materially efficient structures, specifically structures that absorb higher levels of energy, can self-erect and which have variable reaction capabilities. These structures can take much higher levels of strain and loading compared to current technologies in reinforced concrete and carbon fiber composites. These structures are made using a novel method of joining segmental elements. A great advantage with this segmental structural system is it's survivability under overloaded conditions. During an impact, or concentrated pressure load, the structure will wrap around the impact zone thereby widely distributing the contact stresses. This function or joining-method can be adapted to vehicles, or aircraft frames and other structures such as landing strips, bridges and buildings. Self-erecting structures are also a function achieved by this innovation. This may be accomplished through the process of post-tensioning. A structure that is in a collapsed state but linked with tendons is pulled into an erect state as the tendons are tensioned. One example is a tower, which would slowly pull itself into a standing position one segment at a time as the tendon tension increased. At a fully prestressed state the tendons would be anchored. Additionally, variable reactivity to loading can be incorporated into each joint function. The joint structures incorporate rubber layers and end caps which are at the ends of each segment. The rubber layers are similar in function to the hyaline cartilage found throughout animal skeletal structures.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,675

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)0,0000,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,199 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2011
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