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Enregistrement W7083204552 · doi:10.23977/jemm.2025.100202

Mechanical Performance of Yurt Assemblies: A Finite Element Analysis Approach

2025· article· en· W7083204552 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering Mechanics and Machinery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware-Defined Networks and 5G
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinite element methodStiffnessUltimate tensile strengthDisplacement (psychology)ComputationDirect stiffness methodStiffness matrixBoundary (topology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents a comprehensive finite element analysis (FEA) of the structural behavior of yurt assemblies subjected to extreme loading conditions, including a gravity load of 180 N and a wind load of 1984.5 N. The modeling process encompasses the geometric definition of nodes and elements, formulation of element stiffness matrices, coordinate transformations, global stiffness matrix assembly, imposition of loads and boundary conditions, and computation of nodal displacements and internal forces. The analysis reveals that the yurt structure exhibits stable mechanical performance under the specified loading conditions, with a maximum apex displacement of only 3.5 mm. Internal force distribution aligns with fundamental principles of structural mechanics: vertical support members sustain the highest compressive force (268.3 N), while bottom horizontal members primarily undergo tensile loading (142.1 N). The maximum compressive and tensile stresses are found to be 0.89 MPa and 0.47 MPa, respectively. When compared to the yield strength of steel (235 MPa), the corresponding safety factors are approximately 264 and 500, significantly surpassing standard design criteria. These findings underscore the structural efficiency and high safety factor of yurt configurations under combined loading scenarios.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,204 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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