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Enregistrement W2808633313 · doi:10.1061/(asce)st.1943-541x.0002105

In-Plane Stiffness of Hybrid Steel–Cross-Laminated Timber Floor Diaphragms

2018· article· en· W2808633313 sur OpenAlexaff
Cristiano Loss, Stefano Rossi, Thomas Tannert

Notice bibliographique

RevueJournal of Structural Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStiffnessCross laminated timberStructural engineeringShear (geology)Deformation (meteorology)Shear wallFinite element methodEngineeringMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of hybrid structural systems formed by combining wood with other materials provides engineers with a wide range of solutions to satisfy code requirements for mid- and possibly high-rise buildings. Hybrid wood-based systems include a wide range of construction methods and different levels of integration of materials and components. The research discussed in this paper presents an innovative hybrid timber-steel solution for floor diaphragms developed by joining cross-laminated timber panels with cold-formed customized steel beams. The repeatable floor unit is prefabricated off site and then fastened on site using preloaded bolts and self-tapping screws. The paper discusses the in-plane stiffness of the floor and the distribution of the horizontal loads to the shear walls. A numerical model was developed with its input parameters calibrated from full-scale experimental tests. The effects of connections and element arrangement, load and constraint conditions, the relative stiffness of shear walls and their spacing, as well as the floor aspect ratio on the load-displacement response of floors has been investigated. The findings allow engineers to find the fundamental design parameters and evaluate their role in the diaphragmatic behavior of floors. In particular, unfavorable layouts for the shear walls must be avoided in order to prevent an excessive in-plane deformation of the buildings.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,205 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations33
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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