Untersuchungen zur Prävention von progressivem Kollaps von Holzhochhäusern
Bibliographic record
Abstract
Abstract Ohne weiterführende Entwurfsüberlegungen zur strukturellen Robustheit von Gebäuden aus Holz kann das Versagen eines einzigen Bauteils zu einem progressiven und/oder unverhältnismäßigen Gebäudekollaps führen. Die bestehenden Anforderungen in den internationalen Richtlinien zur Prävention von progressivem Kollaps sind unwirtschaftlich für mehrstöckige Gebäude aus Brettsperrholzplatten (BSP) im Plattformbau. Dieser Beitrag fasst aktuelle Forschungsergebnisse zusammen, um die strukturelle Robustheit solcher Gebäude zu gewährleisten. Eine verbesserte Methode wird vorgestellt, um die Mindestanforderungen an Zugankerverbinder zu quantifizieren und um alternative Lastwege unter Verwendung vereinfachter linearelastischer Ansätze sicherzustellen. Es wird gezeigt, wie in einer nichtlinearen, sog. Pushdown‐Analyse eines Plattformhochhaussegments zur Charakterisierung der Widerstandsmechanismen vier verschiedene alternative Lastpfade ermittelt wurden. Danach wird anhand linearer dynamischer Analysen das Tragwerksverhalten bei Bauteilversagen eines zwölfstöckigen Hochhauses mit BSP‐Geschossplatten und Wandsystem und eines neunstöckigen Hochhauses mit BSP‐Geschossplatten und Brettschichtholzstützen untersucht. Die vorgestellten Ergebnisse tragen dazu bei, den Entwurf mehrstöckiger BSP‐Gebäude im Plattformbau zu verbessern.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".