Predicting the thermal response of gypsum board subjected to a constant heat flux
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Models are available to predict the fire‐resistance ratings of wood‐frame assemblies protected by gypsum board. These models have been developed to predict the performance of assemblies exposed to a standard fire test in which temperatures increase monotonically. In an ongoing effort to model the fire resistance of light‐frame wood floor assemblies, in this study, a number of improvements over past heat transfer models have been made in an attempt to simulate assembly performance in any arbitrary fire exposure. For this purpose, the heat transfer analysis has been coupled with a mass transfer analysis. The calcination of gypsum board and pyrolysis of wood are now modelled using an Arrhenius expression. In order to evaluate the accuracy of the model, a series of cone calorimeter experiments have been conducted in an effort to generate experimental data under well‐defined boundary conditions. Comparisons between test results and the predictions from a one‐dimensional heat and mass transfer analysis are encouraging with excellent agreement in predicting the point at which gypsum board is fully calcinated. A lack of material property data, particularly the permeability of gypsum board, remains a limiting factor in further improvement of the accuracy of the model. Copyright © 2008 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 ».