Predicció de coeficients de pressió mitjançant xarxes neuronals artificials
Bibliographic record
Abstract
S'ha realitzat un model d'interpolació, basat en xarxes neuronals artificials, d'una base de dades que conté informació de perfils de pressió sobre teulades d'edificacions de baixa alçada. Aquest model és capaç d'estimar, de forma precisa, quina serà la distribució de les pressions sobre una teulada amb les característiques físiques desitjades, depenent de la direcció incident del vent. Aquesta informació permet calcular quines seran les càrregues aerodinàmiques que haurà de suportar la teulada i per tant, millorar-ne el disseny sense tenir que recórrer a l'experimentació amb models a escala en túnels de vent. A més, durant el desenvolupament de la metodologia de treball, s'ha demostrat que les dades de pressió són suficients per a capturar prou informació de la dinàmica, d'un flux turbulent, per a realitzar models de predicció basats, únicament, amb dades històriques de pressions.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".