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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».