Yüksek Katlı Düzensiz Geometrili Diagrid Yapıların Deprem Performansının Deneysel ve Nümerik Analizi
Bibliographic record
Abstract
Deprem, yıkıcı özelliği en fazla olan doğal afetlerin başında gelmektedir. Bu nedenle depremde oluşacak can ve mal kayıplarını en aza indirmek amacıyla inşaat mühendisliğinde depreme dayanıklı yapı tasarımı kavramı ortaya çıkmıştır ve yapıların deprem performansları analizi önem kazanmıştır. Özellikle düzensiz geometriye sahip ve/veya çok katlı yapılar için dinamik analiz yapılması gereklidir. Bu çalışmada düzensiz geometriye sahip bir yüksek katlı yapının nümerik olarak zaman tanım alanında deprem analizi gerçekleştirilmiş ve balsa çıtalarından yapılmış yapı modeline deneysel olarak sarsma masası testi uygulanmıştır. Balsa malzemesi hafif olmasının yanı sıra uygun dayanım ve enerji sönümleme özelliğine sahiptir. Bu özellikler ise malzemenin mikro yapısında bulunan trakeler ve bu trakeleri eşit aralıklarla kesen doğrusal olarak sıralanmış parankimalardan türemektedir. Ayrıca yapı modelinde çok katlı yapılar için hem estetik hem de strüktürel yeterliliği sağlayan diagrid sistem tercih edilmiştir. Çalışmada deneysel ve nümerik analiz sonuçları ivme ve çatı deplasman parametreleriyle kıyaslanmıştır. Birinci deprem kaydı kullanıldığında deneysel sonuçlar nümerik sonuçlardan daha yüksek bulunmuştur; ancak, karakteristik özeliği birinci depremden farklı olan ikinci deprem kaydı deneysel modele uygulandığında elde edilen ivme değerinin nümerik modelden daha az olduğu görülmüştür. Diğer taraftan, ikinci deprem kaydı kullanıldığında elde edilen çatı deplasmanının deneysel ve nümerik sonuçları ise büyük bir uyum içindedir.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.043 | 0.007 |
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".