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Enregistrement W4293149621 · doi:10.24124/2022/59299

Experimental verification of analytical strength and deformation methods for single and multi-panel nailed CLT shear walls

2022· dissertation· en· W4293149621 sur OpenAlexaffabout
Milvio Sanchez Baptista

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesStrong
Mots-clésStructural engineeringStiffnessCross laminated timberShear wallEngineeringDeflection (physics)Shear (geology)Materials sciencePhysicsComposite materialClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cross-laminated timber (CLT) is becoming a feasible alternative as structural material for midand high-rise buildings. Although CLT walls are appropriate for resisting lateral loads from wind and earthquakes, the current provisions in the Canadian Standard for Engineering Design in Wood lack analytical expressions for estimating their resistance and deflection. In this thesis, the performance of nailed single and couple CLT shear walls is investigated by comparing UNBC test data with the strength and stiffness predictions using analytical proposals. Four methods are considered: Method A (Casagrande et al. 2017), considers the minimum strength value of the hold-down and the vertical fasteners; Method B (Shahnewaz et al. 2019), which accounts for the rocking resistance of all connectors; Method C (Masroor et al. 2020) which accounts for the bi-axial behaviour of connectors; and Method D (Nolet et al. 2019) which describes the elastic-perfectly plastic behaviour of CLT shear walls while neglecting the bi-axial behaviour of brackets. The best match for the elastic behaviour of the nailed shear walls was achieved using Method B, while Method C reasonably predicted the inelastic shear wall behaviour. With the validation against test results, designers should consider using either method depending on the design intentions. Future research should aim at either extending Method B (Shahnewaz et al. 2019) towards the inelastic behaviour or improving Method C (Masroor et al. 2020) in the elastic range.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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