Analytical equations for predicting effective thermal conductivity in laminated wood composites
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an analytical modeling approach to predict the effective in-plane and out-of-plane thermal conductivities of laminated wood composite products such as Cross-Laminated Timber (CLT). Considering wood’s orthotropic nature, having models that could be used to estimate the effective thermal conductivity properties of laminated wood products in various directions becomes essential for understanding the coupling between mechanical and thermal properties, as well as predicting the dimensional stability of large wood composite panels. For this purpose, analytical thermal conductivity equations were derived in three orthogonal directions, considering different properties of wood along its orthotropic directions, following Fourier’s Law. The derived equations were then applied to different CLT panel products and results were compared to assess their accuracy. As CLT panels may be produced without edge gluing, two scenarios were investigated to understand the effect of edge gluing on thermal conductivity of such panels. First, the presence of adhesive between timber layers was ignored (i.e. not edge-glued panels); second, adhesive and its thickness were included. Results demonstrated the reasonable accuracy of the proposed approach in predicting the thermal conductivity of CLT panels made with different gluing methods. The modeling of imperfect bonds and air gaps is also briefly discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».