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Enregistrement W1963634967 · doi:10.1061/(asce)cf.1943-5509.0000573

Experimental Investigation and Numerical Modeling of Tongue-and-Groove Plank Wood Decking under the Effects of Concentrated Loads

2014· article· en· W1963634967 sur OpenAlexafffundabout
K. Rocchi, Ghasan Doudak

Notice bibliographique

RevueJournal of Performance of Constructed Facilities · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésStructural engineeringPlankDeflection (physics)StiffnessFinite element methodEngineeringRoof

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tongue-and-groove plank wood decking is a product that is commonly used in post and beam timber construction to transfer gravity loads on roofs and floors. In 2010, the National Building Code of Canada changed the application area of the specified concentrated roof live loads from 750×750 mm to 200×200 mm. Preliminary analysis showed that the change in the application area of concentrated loads would have a significant impact on the design of decking systems. An experimental program was undertaken at the University of Ottawa’s structural laboratory to better understand the stiffness characteristics of plank decking under concentrated loads. The experimental test program was complimented with a detailed finite-element model in order to predict the behavior of a plank decking system, especially the force transfer between decks through the tongue and groove joint. The study found that under concentrated loads, the stiffness of the decking system increased significantly as more boards were added. The number of boards found to be representative of a system was eight boards. A deflection coefficient of γ=0.4 was found to be appropriate to calculate the deflection for the simple span, two-span continuous, and controlled random layup, under concentrated load on an area of 200 by 200 mm. A finite-element model was created and compared with the experimental results, and it was found to predict the behavior with reasonable accuracy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,299

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,178 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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