Lateral Load-Resisting System Using Mass Timber Panel for High-Rise Buildings
Notice bibliographique
Résumé
As global interest in using engineered wood products in tall buildings intensifies due to the ‘green’ credential of wood, it is expected that more tall wood buildings will be designed and constructed in the coming years. This, however, brings new challenges to the designers. One of the major challenges is how to design lateral load resisting systems with sufficient stiffness, strength and ductility to resist strong wind and earthquakes. In this study, a hybrid lateral load resisting system (LLRS) using mass timber on stiff podium was developed for high-rise buildings in accordance with capacity-based design principle. The LLRS consisted of shear walls and a shear core, both made of structural composite lumber, connected with dowel-type connections and heavy-duty HSK (wood-steel-composite) system. The wood-based panel-to-panel interface was designed to be the main energy dissipating mechanism of the system. This proposed system was implemented in the design of a hypothetical 20-storey building. A refined finite element model of the building was developed using general-purpose finite element software, ABAQUS. The wind-induced and seismic response of the building model was investigated by performing linear static and nonlinear dynamic analyses. The analysis results proved that the proposed LLRS using mass timber was suitable for high-rise buildings. This study provides a valuable insight into the structural performance of lateral load resisting system constructed with mass timber panels as a viable option to steel and concrete for high-rise buildings.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».