Comparison of NDE techniques for assessing mechanical properties of unjointed and finger-jointed lumber
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Non-destructive evaluation (NDE) methods are common for grading structural lumber with static bending as the traditional NDE method for strength. More recently, longitudinal and transverse vibration techniques have also been proposed for grading lumber. In this study, unjointed and finger-jointed sawn lumber has been evaluated by these traditional and relatively new NDE methods. In total, 188 pieces of 38 mm×89 mm black spruce lumber were tested. Of these, 40 were unjointed, 47 had 2–3 finger joints, and 101 had 5–7 finger joints. The main objective was to evaluate the reliability of the various NDE techniques in predicting the bending stiffness and tensile strength of finger-jointed lumber with different number of finger joints. Results show that all NDE methods provide stiffness values of unjointed and finger-jointed lumber that correlate well with laboratory measured static bending stiffness with R2 values ranging from 0.76 to 0.97. Moreover, lumber with finger joints has lower bending stiffness than unjointed lumber. Based on the correlation coefficients, there is no evidence that finger joints affect the precision of the strength prediction by NDE methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».