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Enregistrement W2956122367 · doi:10.29173/mocs127

Effect of Loading Speed on the Mechanical Properties of Nail Joints

2019· article· en· W2956122367 sur OpenAlexaffvenue
Shervin Shameli Derakshan, Lina Zhou, Chun Ni

Notice bibliographique

RevueModular and Offsite Construction (MOC) Summit Proceedings · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensFPInnovationsUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNail (fastener)Materials scienceStructural engineeringShear (geology)Composite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wood shear walls are the main lateral load resisting systems in light wood frame buildings to resist the wind and seismic loads. Sheathing to lumber nail connections are regarded as the key components that control the resistance and failure modes of wood shear walls. Considerable experimental tests have been conducted on performance of nail joints or wood shear walls under both static and reversed cyclic loads. However, these tests were usually conducted under different loading speed causing specimen failure in 1 min to an hour. It is unclear how the loading speed will affect the test results of nail joints or wood shear walls. Research on these topics is limited. This paper aims to evaluate the effect of loading speed on the mechanical characteristics of nail joints. 72 specimens have been tested under various loading speeds, ranging from 0.05 mm/s to 0.5 mm/s for monotonic tests and 1.5 mm/s to 15 mm/s for reversed cyclic tests. The range of loading speed was selected based on the total estimated loading time that both monotonic and reversed cyclic tests fail within around 1 min to 10 min. Two groups of nail joints, comprising two common nail sizes and two sheathing thicknesses, were assessed under both monotonic and reversed cyclic loads. From the test results, the effect of loading speed on the mechanical properties of nail joints was determined.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 GPT0,173
Écart entre enseignants0,165 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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