SINIR ELEMANLAR YÖNTEMİYLE YIĞMA YAPILARDA HARÇ KALINLIĞI ETKİSİNİN İNCELENMESİ
Bibliographic record
Abstract
Bilindiği gibi yığma yapılar taş veya tuğla gibi esas taşıyıcı malzemelerle birlikte, bu malzemeler arasında yapıştırıcı görevi gören harç malzemesinden oluşmaktadır. Genel olarak tuğla, taş ve harç malzemelerinin mekanik özellikleri birbirinden farklıdır. Mekanik özellikleri farklı iki malzemenin heterojen olarak birleştirilmesi ile taşıyıcı duvarlar oluşmaktadır. Fakat oluşturulan bu heterojen yapı elemanları genel olarak hesap kolaylığı için homojen kabul edilmektedir. Bu çalışmada, yığma yapılardaki faklı derz kalınlıklarının tuğla boyutuna oranının, sınır elemanlar yöntemiyle yığma yapının davranışına etkileri incelenmiştir. Farklı tipik yığma duvarlarda farklı malzeme bilgileri kullanılarak yapı davranışındaki değişimler sınır elemanlar yöntemi kullanılarak araştırılmıştır. Bu farklılıklar incelenerek, izotrop veya anizotrop modellemenin sonuca etkisi, harç kalınlığının sonuca etkisi mukayese edilerek, sonuçlar yorumlanmıştır.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.003 |
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".