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Enregistrement W4200546282 · doi:10.1061/(asce)st.1943-541x.0003272

Potential Loss in Prestressing Tendon Forces under Long-Term Service Conditions: Cross-Laminated Timber Shear Wall Applications

2021· article· en· W4200546282 sur OpenAlexaff
Minjuan He, Xiuzhi Zheng, Frank Lam, Zheng Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Structural Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreepStructural engineeringShear (geology)Service lifeMaterials scienceShear forceGeotechnical engineeringDeformation (meteorology)Composite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The seismic performance of post-tensioned cross-laminated timber (CLT) shear walls depends on the existing prestressing tendon force. The prestressing force will change over time because of the time-dependent elastic, creep, and environmental deformation of timber. In this study, post-tensioned CLT shear walls under three different prestressing force levels were monitored over 540 days to study the prestressing force loss under varied environments. The long-term experimental results of temperature and relative humidity, moisture content, prestressing force, and timber strain were carefully recorded and analyzed. Subsequently, a comprehensive numerical model was established which includes four modules: moisture diffusion analysis, time-dependent elastic deformation analysis, time-dependent creep and environmental deformation analysis, and prestressing force updating. The long-term experimental results were used to validate the established model. Good agreement between the simulated and the experimental results was achieved. Lastly, the validated numerical model was implemented to predict the potential loss of prestressing force in post-tensioned CLT shear walls during a service life of 50 years. The loss percentage under three different stress levels in uncontrolled environment scenario were 26.8%, 25.2%, and 21.1%. This information can be used to support the life cycle design of post-tensioned CLT structures ensuring the long-term structural safety.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations24
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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