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Enregistrement W2889574176 · doi:10.20528/cjsmec.2018.03.001

Re-examination of steel frame office buildings in preventing collapse when subject to intense fires

2018· article· en· W2889574176 sur OpenAlexaboutno aff
R. M. Korol, K.S. Sivakumaran, Paul Heerema

Notice bibliographique

RevueChallenge Journal of Structural Mechanics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFire effects on concrete materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProgressive collapseStructural engineeringShrinkageArchitectural engineeringForensic engineeringEngineeringComputer scienceReinforced concrete

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the paper is to investigate the extent to which present-day design of steel framed buildings is susceptible to total collapse when subjected to extreme fire events. We select a 50 storey structure in which 2 and 4 adjacent storeys located at different above-ground heights are, in separate scenarios engulfed in raging fires. A total of 8 scenarios are analyzed, employing Newtonian mechanics and realistic energy dissipating properties of H-shaped columns and normal concrete floor slabs possessing secondary (shrinkage and temperature) reinforcement alone. While the present Canadian building code is the basis for our column designs, other standards provide very similar specifications. Although fire proofing is required in virtually all high rise building construction, we are excluding such materials in order to simplify the analyses, but clearly do not advocate its omission – quite the opposite in fact. As well, attributes such as floor beams, partitions and furnishings of every description, all of which would in practice participate in absorbing the kinetic energy of a crush-down upper block are excluded. Despite such a vast array of conservative assumptions, it is shown that partial collapse may occur during crush-down, however, in no case will total collapse be the consequence. These results should provide some comfort to code writers that their requirements should indeed prevent the most catastrophic of failures due to fires.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,804

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,229 · 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.

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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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