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Enregistrement W4396841327 · doi:10.1016/j.istruc.2024.106490

An analytical matrix approach for the prediction of the elastic lateral displacements of CLT platform-type lateral load resisting systems

2024· article· en· W4396841327 sur OpenAlexafffund
Daniele Casagrande, Giuseppe D’Arenzo, Mohammad Masroor, Igor Gavrić, Ghasan Doudak

Notice bibliographique

RevueStructures · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesFPInnovationsEuropean Cooperation in Science and Technology
Mots-clésStructural engineeringEurocodeStructural loadShear wallDeflection (physics)Cross laminated timberShear (geology)Structural systemMatrix (chemical analysis)EngineeringGeologyMaterials sciencePhysicsClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents an analytical method for the elastic lateral displacement calculation of platform-type cross laminated timber (CLT) lateral load resisting systems using a matrix approach. The current state-of-the-art models for lateral deflection calculation of single- and multi-panel CLT shear-walls systems were extended from single-storey cases to generalized multi-storey multi-panel CLT shear-wall systems. The proposed calculation method was validated against tests on twelve single-storey shear-walls and one two-storey shear-wall from four previously conducted experimental campaigns. The 2D lateral displacement analytical calculation model was then further expanded to the 3D application for CLT lateral load resisting systems through a matrix approach. The matrix method was verified against an analytical-numerical comparison on two case studies. The proposed analytical model forms a solid foundation for a potential implementation of this lateral deflection model for CLT shear-wall systems in the next generation of standards such as Eurocode 5 and CSA O86.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,233 · 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'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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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