Análisis mediante estática gráfica de la galería del Brookfield Place de Toronto, diseñada por Santiago Calatrava.
Bibliographic record
Abstract
En este Trabajo Fin de Grado se analiza mediante estática gráfica la galería del Brookfield Place de Toronto diseñada en 1987 por Santiago Calatrava, un ingeniero y arquitecto español. Para poder analizar esta estructura, todo el análisis se hará de acuerdo al Código Técnico de la edificación (CTE) y al National Building Code of Canada (NBC). La estática gráfica surgió en el año 1885, esta presenta varias ventajas y desventajas con respecto a la estática análitica, que es la más presente hoy en día. Algunas de estas ventajas son la rapidez o la sencillez del método, pero, sin embargo, la precisión de este método es menor que la del método analítico. Inicialmente, las secciones de las barras no son conocidas, por lo tanto, mediante la estática gráfica,midiendo la longitud de las figuras obtenidas mediante el método, se va a conseguir obtener el valor del esfuerzo axil en cada barra. Gracias a este valor y conociendo la máxima tensión admisible del material, se puede calcular la sección de cada barra. Una vez calculada la sección de todas las barras de la estructura gracias al método de estática gráfica, se va a utilizar un software de análisis estructural mediante elementos finitos llamado RFEM, de Dlubal. Mediante este programa se va a realizar un modelado en 3D de la estructura para finalmente obtener el esfuerzo axil soportado por cada barra y poder extraer conclusiones.
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 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.015 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.003 |
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".