Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightTBDY 2018’de belirtilen; plastik dönme kapasitesine, beton ve çelik şekil değiştirmesine bağlı olarak hasar sınırları tespit edilmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Türkiye’de riskli yapı olarak değerlendirilebilecek eski betonarme binaların beton dayanımları çok düşüktür. Çalışmada, bu tür binalarda bulunan betonarme kolonlar için TBDY 2018’de (Türkiye Bina Deprem Yönetmeliği 2018) öngörülen hasar sınırları deneysel olarak araştırılmıştır. Bu amaçla, düşük dayanımlı beton kullanılarak dört adet betonarme konsol kolon hazırlanmıştır. Kolonlar yüksek sabit eksenel yük ve artan tekrarlı tersinir yatay yükler altında %5 yer değiştirmeye kadar test edilmiştir. Deney sonuçlarından, kolonların yatay yük-yer değiştirme ve moment-eğrilik diyagramları elde edilmiştir. TBDY 2018’de belirtilen; plastik dönme kapasitesine, beton ve çelik şekil değiştirmesine bağlı olarak hasar sınırları tespit edilmiştir. Bu hasar sınırlarına karşılık gelen kolon hasarları gözlenmiş ve değerlendirilmiştir. Sınırlı Hasar (SH) sınırına ulaşıldığında, hasarlar genellikle kılcal eğilme çatlakları şeklinde oluşmuş ve sınırlı miktarda elastik ötesi davranış gözlenmiştir. Kontrollü Hasar (KH) sınırında kolon kabuk betonlarında ezilme başlamış ancak, bir kolon hariç, dayanım kaybı olmamıştır. Göçme Öncesi Hasar (GÖ) sınırında, kalıcı hasarlar meydana gelmiş ve kabuk betonu dökülen iki kolonda %10’a kadar dayanım kaybı gözlenmiştir. GÖ hasar sınırından sonra büyük hasarlar ve taşıma kapasitesindeki önemli azalmalar meydana gelmiştir. Hasarlar TBDY 2018’de plastik mafsal olarak tanımlanan Lp=0.5h uzunluğunda bir bölgede yoğunlaşmıştır. Bu karşılaştırmalara göre, TBDY 2018’deki değerlendirme yönteminin yüksek eksenel yük etkisindeki düşük beton dayanımına sahip kolon elemanların hasar sınırlarını belirlemede güvenilir sonuçlar verdiği söylenebilir.
Abstract
In this paper, we introduce CatSumm (Cengiz, Ali, Taner Summarization), a novel method for multi-document document summarisation. The suggested method forms a summarization according to three main steps: Representation of input texts, the main stages of the CatSumm model, and sentence scoring. A Text Processing software, is introduced and used to protect the semantic loyalty between word groups at stage of representation of input texts. Spectral Sentence Clustering (SSC), one of the main stages of the CatSumm model, is the summarization process obtained from the proportional values of the sub graphs obtained after spectral graph segmentation. Obtaining super edges is another of the main stages of the method, with the assumption that sentences with weak values below a threshold value calculated by the standard deviation (SD) cannot be included in the summary. Using the different node centrality methods of the CatSumm approach, it forms the sentence rating phase of the recommended summarising approach, determining the significant nodes and hence significant nodes. Finally, the result of the CatSumm method for the purpose of text summarisation within the in the research was measured ROUGE metrics on the Document Understanding Conference (DUC-2004, DUC-2002) datasets. As a result of the measurements performed, it was determined that the Catsumm performs better than known summarization approach.