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Enregistrement W4407270338 · doi:10.1016/j.engstruct.2025.119883

Acoustic emission characteristics of cross-laminated timber-bamboo column with various layup configurations under axial compression

2025· article· en· W4407270338 sur OpenAlexafffund
Qianzhi Huang, Yi Wang, Xuechun Wang, Ting Wang, Zhiqiang Wang, Meng Gong

Notice bibliographique

RevueEngineering Structures · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBamboo properties and applications
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesJiangsu Provincial Department of EducationNational Natural Science Foundation of ChinaNanjing Forestry UniversityQinglan Project of Jiangsu Province of ChinaUniversity of New Brunswick
Mots-clésBambooAcoustic emissionColumn (typography)Cross laminated timberStructural engineeringMaterials scienceComposite numberCompression (physics)Composite materialEngineeringAcousticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fast-growing Chinese fir and bamboo are abundant in China, which have been utilized to manufacture cross-laminated timber-bamboo (CLTB) and glued-laminated timber-bamboo (GLTB). This study was aimed at examining the layup configurations of CLTB and GLTB specimens on their axial compressive performance. The acoustic emission (AE) technique was employed to monitor the failure process of CLTB and GLTB column specimens. The results indicated that the compressive strength ( f c ) and modulus of elasticity (MOE) of CLTB were about 2.04 and 1.13 times of CLT, respectively. Compared with CLTB, the GLTB specimens had about 33 % and 30 % higher f c and MOE, respectively. Based on the AE parameter analysis, the failure process of all specimens could be grouped into gentle, steady, and steep periods, and the “fracture precursor characteristic area” could be employed to predict the failure. The specimens made of bamboo scrimber as outer longitudinal lamination released higher accumulated energy than those with fast-growing Chinese fir lumber. In addition, different optimal clustering number was obtained for the specimens with different layup configurations, which resulted in three kinds of signal clusters corresponding to different failure. The use of AE technique in this study might contribute to the health and safety monitoring of timber buildings.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,933
Score d'incertitude au seuil0,199

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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