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Enregistrement W3036153893 · doi:10.1080/17480272.2020.1776769

FE stress analysis and prediction of the pull-out of FRP rods glued into glulam timber

2020· article· en· W3036153893 sur OpenAlexaff
Mansouri Khelifa, Marc Oudjène, Slim Ben-Elechi, Mourad Rahim

Notice bibliographique

RevueWood Material Science and Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFibre-reinforced plasticRodBrittlenessDurabilityStructural engineeringEpoxyMaterials scienceGlass fiberStress (linguistics)Composite materialForensic engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper focuses on the FE analysis of the mechanical behavior of glued composite fiber-reinforced polymer (FRP) rods into glulam timber, using a 3D-continuum damage mechanics. The application of FRP to the glulam timber beams, despite the fact of limited investigations to date, offers an interesting and economic solution for strengthening in timber construction. In particular, the use of glued-in FRP rods for timber connections instead of steel is of great interest, due to the improved durability of the joint systems compared to their equivalent counterparts made of steel rods. For pull-out tests, the estimation of the mechanical response of glued FRP rods into glulam timber is very complex because of the combination of the three different materials: FRP rods, epoxy resin and glulam timber as well as the complexity of the expected brittle modes of failure of the timber. On the other hand, the existing prescriptive approaches (standard design codes) did not cover all the modes of failure expected within timber material and their predictivity is highly depending on the loading direction and on the rod material. There is, therefore, still a need to establish a general and predictive FE model to simulate accurately and cost-effectively the glued-in rod timber connections. In this study, a FE model combining 3D continuum damage mechanics (CDM) and cohesive zone modeling approaches is presented and its effectiveness was verified by comparison to experimental results available in the literature.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 GPT0,189
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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