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Enregistrement W4411867132 · doi:10.1016/j.conbuildmat.2025.142477

Strengthening of glued-laminated timber beams using externally bonded fiber reinforced polymer sheets and near surface mounted reinforcement

2025· article· en· W4411867132 sur OpenAlexafffund
Jodie Goodwin, Joshua E. Woods

Notice bibliographique

RevueConstruction and Building Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésReinforcementMaterials scienceComposite materialFiberSurface (topology)Structural engineeringEngineeringGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the use of externally bonded fiber reinforced polymer (FRP) sheets and near-surface mounted (NSM) reinforcement to improve the flexural strength of glued-laminated (glulam) timber beams. Distributed fiber optic sensors (DFOS) were used to evaluate the distribution of strains over the length and depth of the beams as well as for quantification of the maximum strains in the reinforcing materials. The influence of FRP fiber type (glass or carbon), number of FRP layers, FRP anchorage detailing, and NSM bar type on flexural stiffness, strength, and ductility was assessed. NSM materials for flexural strengthening included both steel and titanium rebar which is a novel solution that, similar to FRP, is light-weight and corrosion-resistant. The results showed that the use of externally bonded FRP sheets on the tension side can promote a compression failure, avoiding brittle tension failure or FRP debonding and result in improvements in stiffness and strength of up to 160 % and 156 %, respectively when compared to the control. The addition of NSM reinforcement in the compression region was found to result in further increases in the beam flexural stiffness and strength by up to 248 % and 230 %, respectively when compared to the control. The distribution of strain and maximum strain achieved in the wood, FRP, and NSM reinforcement are discussed in the paper.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,234 · 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.

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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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