Assessing the post-fire residual stiffness of glue-laminated timber using numerical analysis and a reliability-based framework
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Ensuring the fire safety of timber structures is important in promoting timber and timber-based construction materials. Among the engineering timber used in the construction, Glue laminated timber (GLT) is a commonly used timber type. Considering timber's anisotropic and heterogeneous nature, it is essential to understand the behaviour of the timber under extreme loading conditions. Developing a numerical model to predict timber behaviour is of importance to designers, considering the cost and time for experimental tests. This study developed and validated a detailed numerical model using Abaqus software with the VUMAT user subroutine. Two models were used for the validation. Charring rates of a non-load-bearing model were studied, while the deflection of a load-bearing beam during fire was analysed. The validated model was then used to predict the residual stiffness of the GLT beam of a 5.2 m span with different numbers of plies. Further, a reliability framework was developed to assess the reliability of timber beams in the event of a fire, and 54 beam samples were numerically analysed. Results show that the number of plies in the GLT beam significantly affects the flexural stiffness when subjected to fire. It was also observed that stiffness reduction with the fire exposure is higher with lesser depths where the GLT beam with 14, 12, 9, 7 and 5 plies have flexural stiffness reduction by 25 %, 28 %, 29 %, 32 % and 53 %, respectively at the end of the 120 min fire exposure. Moreover, the residual stiffness reduction of the beams of 14 plies with Young’s modulus in the 9–13 GPa range is up to 81–76 % during the considered time. Using the reliability framework, a 40 % - 60 % reduction in the reliability index of beams was observed due to a nearly 62 % increase in span from 3.2 m to 5.2 m for normal conditions and during fire events.
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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 | 0,001 |
| 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 découle