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Enregistrement W4205524296 · doi:10.3389/fmats.2021.802249

An Experimental and Analytical Study on the Bending Performance of CFRP-Reinforced Glulam Beams

2022· article· en· W4205524296 sur OpenAlexaff
Minjuan He, Yuxuan Wang, Zheng Li, Lina Zhou, Yichang Tong, Xiaofeng Sun

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Materials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBamboo properties and applications
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceComposite materialUltimate tensile strengthBrittlenessBendingDeflection (physics)Structural engineeringReinforcementCarbon fiber reinforced polymerFlexural strengthUltimate loadFinite element methodFailure mode and effects analysisComposite numberEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fiber-reinforced polymer is one kind of composite material made of synthetic fiber and resin, which has attracted research interests for the reinforcement of timber elements. In this study, 18 glued-laminated (glulam) beams, unreinforced or reinforced with internally embedded carbon fiber–reinforced polymer (CFRP) sheets, were tested under four-point bending loads. For the reinforced glulam beams, the influences of the strengthening ratio, the modulus of elasticity of the CFRP, and the CFRP arrangement on their bending performance were experimentally investigated. Subsequently, a finite element model developed was verified with the experimental results; furthermore, a general theoretical model considering the typical tensile failure mode was employed to predict the bending–resisting capacities of the reinforced glulam beams. It is found that the reinforced glulam beams are featured with relatively ductile bending failure, compared to the brittle tensile failure of the unreinforced ones. Besides, the compressive properties of the uppermost grain of the glulam can be fully utilized in the CFRP-reinforced beams. For the beams with a 0.040% strengthening ratio, the bending–resisting capacity and the maximum deflection can be enhanced approximately by 6.51 and 12.02%, respectively. The difference between the experimental results and the numerical results and that between the experimental results and analytical results are within 20 and 10%, respectively.

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)0,001
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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations32
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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