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Enregistrement W2963106924 · doi:10.1177/1369433219864459

Experimental and numerical analysis on fire behaviour of loaded cross-laminated timber panels

2019· article· en· W2963106924 sur OpenAlexaboutno aff
Yuexiang Wang, Jin Zhang, Mei Fang, Jianan Liao, Weibin Li

Notice bibliographique

RevueAdvances in Structural Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCross laminated timberCharringDeflection (physics)Structural engineeringFinite element methodEngineered woodFire resistanceFire performanceFire safetyMaterials scienceComposite materialEngineeringCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cross-laminated timber is a relatively new engineered timber material that can be used in the design and construction of modern timber buildings. A key factor that raises concerns in the wide application of cross-laminated timber is the uncertainty of its fire performance. This article describes experimental and numerical investigations on the fire behaviour of loaded cross-laminated timber panels manufactured with Canadian hemlock. A total of 10 cross-laminated timber panels with different number and thickness of layers were tested under ambient and standard fire conditions to investigate the flexural capacity at ambient temperature, and temperature distribution, charring rate, fire resistance, mid-span deflection under fire exposure. Three-dimensional finite element model was developed using the Hashin criterion and cohesive elements to predict the failure of wood and adhesive, respectively. The thermal model implicitly considers the rapidly increased temperature of inner fresh timber after the protective charred layers have fallen off. The numerical model was validated with the results obtained from experimental tests and was found to have the ability to simulate the fire behaviour of loaded cross-laminated timber panels in reasonable accuracy.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations31
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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