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Enregistrement W3024742834 · doi:10.1061/9780784479971.110

Analysis of Anti-Blast Performance of Lightweight Steel Columns Subjected to Elevated Temperatures

2016· article· en· W3024742834 sur OpenAlexaff
B. X. Qi, Shi Yan, Wangyouyou Li, Wenlan Zhang, Hao Wu, Deqiang Zhao

Notice bibliographique

RevueEarth and Space 2016 · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFire effects on concrete materials
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceStructural engineeringFinite element methodSofteningRock blastingIsothermal processBlast waveAir blastComposite materialCross section (physics)Blast furnaceEngineeringMetallurgyGeotechnical engineeringShock waveThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The lightweight steel column (LSC) plays an important role in resisting the combined action of fire and blast for lightweight steel structures. The material performance of LSC is more sensitive to these combined effects than other forms of steel structures. Thermal softening of the steel material under elevated temperatures makes the steel weaker under blasting loading. However, very limited researches have been conducted to analyze the anti-blast performance of LSC subjected to elevated temperatures, though these two issues have been systematically investigated separately. In this paper, anti-blast performance of LSCs with different cross-sections, namely H-type, rectangle and round sections, are numerically analyzed using ANSYS/LS-DYNA. Isothermal property is assumed under elevated temperatures and the blasting loading is applied on the side surface of the LSCs when establishing the finite element analysis (FEA) models. The failure mode and severity of the LSCs are investigated from the numerical results to study the performance of LSC due to different temperatures, blast loadings and cross-sections. Results show that the LSC with short side facing the blast, has the best anti-blast capacity in high temperatures while the LSC with circular section is the worst. The results from this study may provide useful reference for the design of the structures under the combined effect of elevated temperatures and blast loading.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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