In Brettsperrholz eingeklebte Stahlgewindestäbe – Experimente, numerische Simulation und Traglastbestimmung
Bibliographic record
Abstract
Abstract Der Holzbau überschreitet derzeit neue Grenzen hinsichtlich Dimensionen und architektonischer Möglichkeiten, wie die weltweit zunehmende Zahl von Hochhäusern zeigt. Ermöglicht wird dies durch hochleistungsfähige Verbindungen, wie z. B. eingeklebte Stäbe (aus Stahl und Faserverbundwerkstoffen), und Holzwerkstoffe, wie z. B. Brettschichtholz (BSH), wo alle Brettlagen parallel verleimt sind, oder Brettsperrholz (BSP), welches aus mehreren, kreuzweise flach aufeinander verleimten Brettlagen besteht. Dieser Beitrag beleuchtet den aktuellen Stand von in BSP eingeklebten Stahlgewindestäben und zeigt eine Übersicht über jüngste experimentelle und numerische Ergebnisse. Es werden die Gemeinsamkeiten, aber auch Unterschiede im Vergleich zu in BSH eingeklebten Stahlstäben aufgezeigt, die sich aufgrund der verschiedenen Orientierung der einzelnen Lagen ergeben. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Vorhersage der Traglast, für die derzeit nur sehr wenige Ansätze verfügbar sind.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 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".