Análise numérica e experimental do efeito dinâmico do vento em torres metálicas treliçadas para telecomunicações.
Bibliographic record
Abstract
\n Torres metálicas treliçadas tem sido largamente utilizadas como suporte de antenas de microondas. Devido ao baixo peso e a inexistência de terremotos significativos no Brasil, a força de vento é o fator determinante do projeto destas estruturas. Com o objetivo de determinar estas forças e seus efeitos em torres treliçadas foram realizadas investigações numéricas e experimentais. Uma torre de 100 metros foi dimensionada com base nos padrões existentes no Brasil. Examinou-se a resposta dinâmica da estrutura ao longo do vento. Investigaram-se a resposta ressonante, não ressonante e o fator resposta de rajada. Concluiu-se que a resposta ressonante não é significativa para este tipo de estrutura. Compararam-se os modelos de DAVENPORT (1993), da norma Brasileira NBR6123/88 e o processo do vento sintético de FRANCO (1993). Uma investigação experimental foi realizada para analisar os coeficientes de força em uma seção da torre estudada. Os experimentos foram realizados no Boundary Layer Wind Tunnel Laboratory" (BLWTL) da University of Western Ontario" (UWO), Canadá. Foram analisados o ângulo de incidência do vento; o índice de área exposta; o efeito de proteção; o fator de interferência no coeficiente de arrasto de antenas de microondas, devido à proximidade da torre e a influência da turbulência do vento. Os resultados mostraram boa concordância com os valores obtidos em diferentes normas existentes.\n
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".