Numerical analysis of buckling behaviour of timber-encased steel composite columns under axial compression
Notice bibliographique
Résumé
Timber (e.g. Douglas-fir, spruce-pine-fir)-encased steel composite (TESC) columns provide a feasible application for timber in large-scale and high-rise structures. However, the load-carrying mechanism and buckling behaviour of TESC columns have not been thoroughly studied. This paper investigates the axial load distribution and buckling behaviour of TESC columns with embedded H-section steel through finite element (FE) analysis. FE models were built and validated by the experimental results. A parametric study was then conducted to assess the structural responses and load distribution of TESC columns with different geometric and physical parameters, including the steel area, timber area, slenderness ratio, steel yield strength and timber compressive strength parallel to grain. The numerical results revealed that increasing the slenderness ratio could enhance the confinement effect of the timber in improving the maximum load. A larger proportion of timber area provided a more significant confinement effect in enhancing the ductility of the steel, and then a minimum area ratio for TESC columns considering the confinement effect of timber was determined. Finally, the numerical results produced by 360 FE models of TESC columns were employed to evaluate the buckling curves of four current codes, and two new buckling curves for TESC columns were also proposed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».