An Analytical Model for Predicting the Axial Stress Distribution of Self-Tapping Screws Due to Axial Load and Moisture Swelling of Mass Timber Products
Notice bibliographique
Résumé
Self-tapping screws are becoming increasingly popular for use in modern timber structures. The axial stress distribution of self-tapping screws due to a mechanical load has been previously studied. However, the stress distribution of self-tapping screws due to moisture swelling-induced load from wood has not been explored so far. This research presents an analytical model to predict the axial stress distribution in self-tapping screws embedded in mass timber products under the combined effects of axial mechanical loading and wood moisture-induced swelling. The analytical model has been validated with numerical simulation. The input properties of the analytical model can be determined from withdrawal tests of self-tapping screws and the manufacturer’s guide of screw and mass timber products. A simple program has been developed to predict the stress distribution and maximum axial stress in self-tapping screws for a range of effective penetration lengths under a pre-load and moisture content change. Correctly predicting the maximum axial stress in self-tapping screws under the simultaneous action of a pre-load and wood moisture swelling-induced load can help design safer timber structures. This research provides a practical method for practicing engineers to predict the maximum axial stress in self-tapping screws due to pre-load and wood moisture swelling.
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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 ».