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Enregistrement W4389764431 · doi:10.5267/j.esm.2023.10.005

Measurement and analysis mechanical properties of cross-laminated timber (CLT) product: Case study on typical lampung lamina arrangement

2023· article· en· W4389764431 sur OpenAlexvenueno aff
Sugito Sugito, Ronny Purba, Sella Gita Rizkia, Ridho Ardian

Notice bibliographique

RevueEngineering Solid Mechanics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCross laminated timberStiffnessStructural engineeringBeam (structure)BendingPolyvinyl acetateBending momentMechanical engineeringEngineeringMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, the development of cross-laminated timber (CLT) products that can substitute large-dimensional wood for structures and reduce waste of wood products with small dimensions and pieces continues to be developed, and demand from industries continues to increase. Therefore, this study aims to measure and analyze the mechanical properties of cross-laminated timber (CLT) products designed with a typical arrangement of the Lampung region, Indonesia, called a screen arrangement. Measurement and analysis of mechanical properties include measuring load tests and analyzing moments and stiffness of CLT products intended for floor and beam structures. The screen-type wood arrangement used in the product consists of an inner screen arrangement, an outer screen arrangement, and a standing screen arrangement with polyvinyl acetate adhesive. Load test measurements were carried out using a universal testing machine (UTM) and moment and bending stress analysis using engineering mechanics. Generally, the results show that CLT products with standing screens have smaller mechanical properties than those intended for floors and beams. This research shows that the typical CLT arrangement of the Lampung region (Indonesia), in the form of a screen, has strong mechanical properties and characteristics that can be compared with other arrangements.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,212 · 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.

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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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