Investigation of the Lateraltorsional Buckling Behaviour of Engineered Wood I-Joists with Varying End Conditions
Notice bibliographique
Résumé
The need to include economical and yet environmentally friendly products in modern day structural systems has pushed the development of engineered wood products such as engineering wooden I-joists. These products are engineered to resist high transverse loads and use the wood material more efficiently. Beam members, specially those that are deep and have long spans, are prone to lateral-torsional buckling as a possible mode of failure. Laboratory testing rarely take into account actual end conditions and initial imperfection which might have a significant impact on the buckling behavior of beams. The current research project aims to investigate the lateral torsional buckling of wooden I-joists. A total of 41 joists were tested using various commercial joists hangers and enhanced connections to represent different support conditions. A numerical 3D model was also developed using commercially available finite element program ABAQUS to determine the buckling loads and associated mode shapes of joists similar to those tested. It was demonstrated that the lateral stiffness of the joists’ top flange support has a significant influence on the buckling load and that a stiffness variation of the bottom flange lateral support shows no significant impact on the buckling load. The results also suggest that an enhanced rotational connection can significantly increase the buckling load of a member. The verified FE model was capable of predicting the buckling load of wood I-joists with various end conditions and initial imperfections with reasonable accuracy.
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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) | 0,001 | 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 ».