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Resistência e rigidez ao rolling shear de elementos de MLCC produzidos com madeira de Marupá “Simarouba amara”

2025· article· pt· W4413244687 on OpenAlexaff
Tayla Castilho Criado, João Vítor Felippe Silva, Maria Fernanda Felippe Silva, Antonio José Santos, André Luís Christoforo, Júlio César Molina

Bibliographic record

VenueMatéria (Rio de Janeiro) · 2025
Typearticle
Languagept
FieldEngineering
TopicWood Treatment and Properties
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsPhysicsMaterials scienceComposite material

Abstract

fetched live from OpenAlex

RESUMO Este estudo investigou a resistência (fvt) e a rigidez (Gvt) ao cisalhamento transversal (rolling shear) de elementos de madeira lamelada colada cruzada (MLCC) produzidos com madeira nativa brasileira de Marupá (Simarouba amara). Para isso, foram adotadas abordagens numérica e experimental, além do desenvolvimento de uma equação analítica para avaliar a rigidez (Gvt) das camadas transversais de painéis com três camadas de mesma espessura por meio de ensaios de flexão. Durante a etapa experimental, foram feitos ensaios de cisalhamento em dois modelos de corpos de prova (vertical e inclinado), além de ensaios de flexão em vigas e em painéis. A modelagem numérica baseou-se no método dos elementos finitos, utilizando-se o software ABAQUS para a avaliação das amostras. Os valores do Gvt foram de duas a seis vezes superiores aos valores de referência, enquanto a resistência (fvt) foi de duas a três vezes superior. A equação analítica desenvolvida mostrou-se adequada para a determinação da rigidez ao rolling shear (Gvt) por meio de ensaios de flexão. A modelagem numérica indicou que as falhas ocorreram predominantemente na camada central das amostras de MLCC, em razão da concentração de tensões de cisalhamento, com contribuição de tensões normais de compressão (nos ensaios de cisalhamento) e de tração (nos ensaios de flexão). O método de ensaio com corpo de prova inclinado demonstrou ser o mais apropriado para determinar as propriedades relacionadas ao cisalhamento transversal (rolling shear).

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.337
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.238
Teacher spread0.224 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2025
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