Gömülü Esnek Çelik Yapılara Genel Bakış ve Türkiye’deki Uygulamaları Üzerine Örnek İncelemeler
Bibliographic record
Abstract
Bu çalışma kapsamında, konvensiyonel menfez, alt geçit, üst geçit, tünel ve köprü yapılarına bir alternatif olarak sunulabilen, koruge çelik malzemenin teknik özellikleri açıklanmıştır.Bu bilgiler doğrultusunda uygulaması gerçekleştirilen örnek vaka analizleri sunulmuştur.AASHTO, Swedish Design Method (SDM) ve Canadian Highway Bridge Design Code (CHBDC) standartları tarafından oluşturulmuş koşullar ile yapılan koruge çelik uygulaması inşaat yapıları arasında en çok kullanılan sanat yapılarının bir alternatifidir.Kalınlığı 3-12mm arasında olan çelik saca verilen ondülasyon ile üretilen plakalara daha sonra galvaniz uygulaması yapılmasıyla bahsi geçen yapılar montajlanarak sahada oluşturulmaktadır.Üretilen bu yapılar, ilgili projelerin gerekliliklerine göre daha spesifik saha uygulamalarda da kullanılabilmektedir. Bu uygulamalara örnek olarak çığ koruması, kaya düşmesi, ekolojik köprü, sıvı tankları, hangarlar ve maden sahaları verilebilir.Sonuç olarak, bu çözümün en büyük getirisinin betonarme yapı elemanlarına göre çok hızlı bir şekilde sahada imal edilebilmesi, maliyet yönünden betonarmeye göre genellikle daha uygun olması, sürdürülebilir bir malzeme olması, esnekliği ve servis ömrünün uzun olması olarak özetlenmektedir.
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 | 0.002 | 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) | 0.028 | 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".