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Enregistrement W4220774982 · doi:10.1061/(asce)cf.1943-5509.0001723

Proposed Design Methods for Timber Members Subjected to Blast Loads

2022· article· en· W4220774982 sur OpenAlexaff
Ghasan Doudak, Christian Viau, Daniel Lacroix

Notice bibliographique

RevueJournal of Performance of Constructed Facilities · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensUniversity of WaterlooCarleton UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEngineeringStructural engineeringDesign methodsFrame (networking)Failure mode and effects analysisFull scaleReliability engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current blast design provisions for wood members are limited and may unintentionally lead to designs that are too conservative or not sufficiently safe. Novel methodologies for the design of light-frame wood stud walls, glulam members, as well as cross-laminated timber (CLT) panels subjected to blast loads are proposed and verified with published experimental full-scale test results. Additionally, full-scale static and dynamic experimental tests were conducted as part of this study to augment published data, thereby helping provide specific design parameters and modeling methodologies. Key design parameters such as dynamic increase factors, ductility ratios, and resistance curves were proposed and evaluated for the purpose of establishing accurate and representative design methods. The peak member resistance and maximum midspan displacements were used as performance metrics to verify the accuracy of the proposed analysis method and design methodologies. The results obtained from the proposed design methods were shown to establish the overall behavior of the timber members with reasonable accuracy, while correctly predicting the governing failure mode. The current blast design provisions were also evaluated and key shortcomings highlighted. Additionally, general design considerations for timber connections were introduced and are discussed in this paper.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,234 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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