Effects of variations in incident heat flux when using cone calorimeter test data for prediction of full‐scale heat release rates of polyurethane foam
Notice bibliographique
Résumé
Summary The development of methods to predict full‐scale fire behaviour using small‐scale test data is of great interest to the fire community. This study evaluated the ability of one model, originally developed during the European Combustion Behaviour of Upholstered Furniture (CBUF) project, to predict heat release rates. Polyurethane foam specimens were tested in the furniture calorimeter using both centre and edge ignition locations. Input data were obtained using cone calorimeter tests and infrared video‐based flame area measurements. Two particular issues were investigated: how variations in incident heat flux in cone calorimeter tests impact heat release rate predictions, and the ability of the model to predict results for different foam thicknesses. Heat release rate predictions showed good agreement with experimental results, particularly during the growth phase of the fire. The model was more successful in predicting results for edge ignition tests than for centre ignition tests and in predicting results for thinner foams. Results indicated that because of sensitivity of the burning behaviour to foam specimen geometry and ignition location, a single incident heat flux could not be specified for generating input for the CBUF model. Potential methods to determine appropriate cone calorimeter input for various geometries and ignition locations are discussed. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».