Hafif Çelik Yapı Sistemlerinde Kullanılan Döşeme-Duvar Bağlantılarının Deneysel Olarak İncelenmesi
Bibliographic record
Abstract
Hafif çelik yapı sistemlerinde döşeme düzleminde oluşan yatay yüklerin ve döşemeye dik düzlemde oluşan düşey yüklerin duvar panellerine aktarılabilmesi için döşeme ile duvar panelleri arasındaki bağlantı bölgesinde geçerli bir yük aktarma mekanizmasının sağlanmış olması gerekmektedir. Bina yapımında farklı döşeme sistemlerinin kullanılmasına bağlı olarak, düşey ve yatay yüklerin döşeme sisteminden duvar panellerine aktarılması farklı mekanizmalarla gerçekleşmektedir. Orta Doğu Teknik Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü Yapı Mekaniği Laboratuvarında yapılmış olan deneysel çalışmalar sonucunda hafif çelik duvar panellerinin yatay yük altındaki davranışlarının anlaşılması yönünde değerli bilgiler elde edilmiştir. Bu bilgiler sayesinde bu tür sistemlerin yapısal performansını iyileştirilmeye yönelik yeni yapım detayları ortaya çıkarılmaktadır. Önerilen proje ile, önceki çalışmalarda test edilmiş olan hafif çelik duvar panellerinden oluşan üç-boyutlu yapı sistemlerinin depremi benzeştiren yatay yükleme altındaki performanslarının deneysel olarak incelenmesi amaçlanmaktadır. Bu sayede, bu tür yapı sistemlerinde döşeme sistemi içerisinde oluşan diyafram kuvvetlerinin duvar panellerine transfer edilmesi amacıyla kullanılan bağlantı detaylarının performansının incelenmesi ve gerekli görülmesi durumunda yeni detayların ortaya çıkarılması hedeflenmektedir.
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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.006 |
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".