Development of a technique to determine the 3D elasticity tensor of wood as applied to drying stress modeling
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to develop an accurate and simple method for measuring the engineering coefficients of the 3D elasticity tensor of wood. A method using a semi-ring extensometer (SRE) and a compression specimen (6-specimen technique) is proposed. The SRE is made of a semi-ring stainless steel blade pin-jointed to two aluminum fixing plates, and two resistance strain gauges bonded to the top and bottom faces of the blade at mid-span position. Groups of five matched compression specimens (20 mm x 20 mm x 60 mm) from black spruce wood (Picea mariana (Mill.) B.S.P.), cut in six different orientations with respect to load axis (three orthotropic directions and three diagonal directions at an angle of 45 degrees to the load axis) were used for the calibration of the SRE. A resistance strain gauge bonded directly to the wood surface was used as a reference for both the axial and transverse measurements. The validation of the technique was made with another series of specimens cut in the same six orientations. The axial strain data of the SRE were then compared to the ones obtained from a linear displacement sensor (LVDT). For the transverse directions, the SRE results in terms of Poisson’s ratios and shear moduli were compared with corresponding data obtained from the literature. Results showed that the R2 value of the relationship between the Young’s moduli determined with the SRE and the LVDT varied from 0.88 to 0.97. The SRE technique appeared also reliable to evaluate both the Poisson’s ratios and shear moduli as the obtained values were in good agreement with the literature data. As compared to bonded strain gauges, the SRE technique is reusable, simpler and cheaper to use and its sensitivity is nearly independent of temperature.
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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 ».