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Enregistrement W4380449397 · doi:10.52202/069179-0247

DESIGN OF LONG-SPAN LIGHTWEIGHT TIMBER FLOORS SUBJECT TO WALKING EXCITATIONS: A CASE STUDY

2023· article· en· W4380449397 sur OpenAlexaff
Hassan Karampour, Farid Piran, Adam Faircloth, Chandan Kumar, David Zhang, Benoit P. Gilbert, Hong Guan, Lin Hu, Ying Hei Chui, Wen‐Shao Chang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Engineering and Vibration Analysis
Établissements canadiensUniversity of AlbertaFPInnovations
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrussFlangeDeflection (physics)VibrationStructural engineeringLimitingComputer scienceVibration controlEngineeringArchitectural engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lightweight timber construction is popular in buildings with two or more storeys in Australia. The floors are made of a floorboard supported on joists or trusses. Recently, the sector is moving towards multi-storey construction of different building classes with different floor usages and shared tenancy. Thus, a need for high performing lightweight floor systems becomes urgent. The current vibration control criteria in the Australian standard recommends limiting static deflection, which is a coarse method and does not necessarily guarantee satisfactory performance. In the current study, vibration performance of a 6m6m floor system with particleboard flange and truss webs is investigated under single walker excitations and at different walking frequencies. The vibration responses are compared to the predictions and performance criteria recommended in international standards and guidelines. The results show inconsistencies in the calculated levels of acceptance from different sources using simplified expressions and more rigorous methods of analysis. This highlights the significance of the need for further research to develop a harmonised method of analysis that can be used by manufacturers and engineers in Australia to confidently design floors for vibrations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,460
Score d'incertitude au seuil0,456

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, 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
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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