Hybrid fire testing of building structures
Notice bibliographique
Résumé
A performance-based fire resistance evaluation method, called hybrid fire testing (HFT), was developed and carried out at the Fire Research Program of the National Research Council of Canada (NRC). HFT offers a more cost-effective approach to the assessment of the full structures performance in fire than that of a full-scale test and provides more reliable results than prescriptive single component testing. In the HFT method, the whole building is divided into two substructures; 1) the test specimen and 2) the model component. Then, fire performance of the whole structure is evaluated based on coupling the performance of the two substructures and by including their interactions in real time during the simulation. In this study, the HFT was applied for a 6-storey reinforced concrete building structure with a fire compartment scenario on the first floor. The test specimen was a worst-case scenario column in the compartment of fire origin in the building. The specimen was physically tested in a full-scale furnace, and the remaining of the building structure was modeled using numerical analysis software. In the HFT, the real time interactions between the two substructures are based not only on including the experimental results obtained from the test specimen into the numerical model component but most importantly also including feeding the output of the model component back into the test specimen environment (e.g. vertical and lateral loading changes). In other words, both equilibrium and compatibility conditions are satisfied between the test specimen and the model component. The results of this study show that the HFT is achievable and can be performed successfully for fire performance evaluation of a building structure.
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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 ».