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Enregistrement W4403484254 · doi:10.1061/jsendh.steng-13554

Fire Testing and Modeling of a Novel Hybrid Timber Floor System

2024· article· en· W4403484254 sur OpenAlexaff
Zhiyong Chen, Christian Dagenais, Dorian P. Tung, Thomas Wu, Mark Gaglione

Notice bibliographique

RevueJournal of Structural Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFire dynamics and safety research
Établissements canadiensStornoway Diamond (Canada)EllisDon (Canada)FPInnovations
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArchitectural engineeringComputer scienceEnvironmental scienceForensic engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To maximize the amount of carbon-sequestering mass timber and demonstrate the potential for mass timber across a range of building types and scales, DIALOG and EllisDon have developed a hybrid timber floor system (HTFS) that is composed of post-tensioned (PT) concrete beams, cross laminated timber (CLT) panels, and concrete topping connected to each other through self-tapping screws and kerf plates. This paper presents the fire performance of this novel HTFS through a combination of testing and modeling. Two mid-span sectional specimens of HTFS without concrete topping were exposed to the standard fire of CAN/ULC S101. The char depth and char rate of CLT were measured, and the temperature at specific locations were recorded to verify the design and the developed advanced finite element models. Advanced 2D models were developed to investigate the influence of steel properties and the effect from concrete spalling, and the modeling approach adopted in the refined 3D model. The developed models can estimate the char depth with difference less than 5%, and the temperature in reinforcing bars, PT duct, and concrete comparable to the average of the test results. The experimental and simulation results give an insight into the fire performance of this novel HTFS.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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