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Enregistrement W4249678008 · doi:10.24124/2021/59191

High-capacity hyperelastic hold-down for cross-laminated timber shear walls

2021· dissertation· en· W4249678008 sur OpenAlexaffabout
Abubakar Oyawoye

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCross laminated timberStiffnessNatural rubberStructural engineeringHyperelastic materialMaterials scienceShear (geology)Dissipative systemComposite materialFailure mode and effects analysisEngineeringFinite element methodPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cross-laminated timber (CLT) continues to establish a stronger footing in the Canadian construction industry, also as an option for lateral load resisting systems, such as shear walls. Recent modifications to the Canadian Standard for Engineering Design in Wood (CSA O86- 19) allow only rocking kinematics as energy dissipative mechanics for CLT shear walls, whereby hold-down must remain elastic. These provisions necessitate the development of novel hold-down solutions. In this report, the performance of a hyper-elastic high-capacity hold-down was investigated at the component level through tests on: (1) hold-down steel rod, (2) CLT housing, and (3) hold-down assemblies with different sizes of rubber pads. The tests demonstrated that: i) the rubber hold-down can remain elastic under a rocking kinematics provided that the elastic limit of the steel rod is not exceeded; ii) failure of the rod is the subsequent desired ductile mode; iii) the CLT width influences the failure mode; iv) the shape factor influences the achievable deformation of the rubber pad; v) increasing the rubber pad thickness reduces the hold-down stiffness; and vi) increasing the rubber pad width increases the hold-down stiffness. Numerical modelling and optimization suggested that using an intermediate steel laminate between layers of rubber pads could improve its performance. Based on the results of the investigations presented herein, a capacity-design procedure for the hyper-elastic hold-downs was proposed.

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: 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
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,229
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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