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Enregistrement W2503047911

Modeling the reliability of wood tension members exposed to elevated temperatures

2007· article· en· W2503047911 sur OpenAlexfundno aff
Peter W. C. Lau, J. D. Barrett

Notice bibliographique

RevueWood and Fiber Science (Society of Wood Science and Technology) · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFire effects on concrete materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaU.S. Forest ServiceFPInnovationsCanadian Forest ServiceGovernment of Canada
Mots-clésReliability (semiconductor)Tension (geology)Kinetic termStress (linguistics)Structural engineeringMaterials scienceMechanicsReliability engineeringForensic engineeringEngineeringComposite materialThermodynamicsMathematicsCompression (physics)Physics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The merit of approaching fire safety design from the standpoint of reliability is the impetus of this paper.Reliability, a direct function of time to failure, is a measure of performance that falls naturally under a performance-based code.The objectives of this study focus on advancing our understanding of the structural behavior of light-frame wood members subject to tension and elevated temperatures, and on thc time to failure under a given stress and temperature history.A model based on linear darnagc accumulation theory was developed to predict the time to failure.This model is based on a kinetic theory for strength as a function of temperature and stress, coupled with a kinetic term, to express the pyrolytic process as a form of damage.The model, which requires the short-term strength as an input, fits well to experimental data on nominal 2 x 4 structural lumber tested at three different rates of tension loading, and at 150, 200, and 250C, and room temperature.The model also predicts, with rcasonahlc accuracy, the behavior of lumber under constant-load at 250C.It predicts that lowergrade material gcncrally has a lowcr reliability index; however, those differences are insignificant as far as current design practices arc conccrned.The reliability is sensitive to variability in temperature but not to variability in strcss.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,212 · 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.

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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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