STUDY ON VIBRATION PERFORMANCE AND STATIC DEFLECTION OF COLD-FORMED THIN-WALLED STEEL COMPOSITE FLOORS
Notice bibliographique
Résumé
Full scale models of cold-formed thin-walled steel-profiled steel sheet floors and cold-formed thin-walled steel-gypsum based self-leveling mortar composite floors were subjected to vibration test under dynamic loading including walking and hammer impact, and to static test under 1 kN concentrated load. The effects on the fundamental frequency, damping ratio and mid-span vertical deflection of the composite floors were studied when floor panels were different and steel meshes were installed. The study shows that casting gypsum based self-leveling mortar on the profiled steel sheet could reduce the fundamental frequency, damping ratio and mid-span vertical deflection of composite floors. Nevertheless, it did not significantly increase the dynamic characteristics and decrease the vertical deflection of composite floor via installing steel mesh into gypsum based self-leveling mortar. ABAQUS finite element software was used to conduct modal analysis of the test models as well as variable parametric analysis based on the calibrated model. The research shows that the floor fundamental frequency could be improved and floor mid-span deflection could be reduced by increasing the web height, slab thickness of the floor joist and slab thickness of gypsum based self-leveling mortar, along with strengthening the floor end constraints. In theoretical calculation, the floor could be equivalent to a simply supported beam with uniform mass density and stiffness for predicting the fundamental frequency of cold-formed thin-walled steel composite floors. Additionally, the timber floor deflection calculation formula of Canada was recommended to predict the mid-span deflection of cold-formed thin-walled steel composite floors under 1 kN concentrated load.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».