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Enregistrement W1817870203 · doi:10.25916/sut.26263652

Simplified finite element modelling of end cover separation in RC beams flexurally-strengthened with bonded FRP reinforcement

2013· article· en· W1817870203 sur OpenAlexfundno aff
S. S. Zhang, J.G. Teng

Notice bibliographique

RevueSwinburne Research Bank (Swinburne University of Technology) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaHong Kong Polytechnic UniversityQueen's UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaQueen's University Belfast
Mots-clésFibre-reinforced plasticConcrete coverReinforcementStructural engineeringFinite element methodFailure mode and effects analysisMaterials scienceCover (algebra)Flexural strengthBeam (structure)Reinforced concreteComposite materialEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The flexural performance of RC beams can be improved using externally bonded (EB) or near-surface mounted (NSM) fibre-reinforced polymer (FRP) reinforcement. One of the commonly observed failure modes of such FRP-strengthened RC beams is the end cover separation failure mode which involves the detachment of the bonded FRP reinforcement together with the cover concrete along the level of the longitudinal steel reinforcement. This paper presents a simplified finite element (FE) model for end cover separation failure in RC beams flexurally-strengthened with either EB or NSM FRP. In this simplified FE model, only the part of the RC beam between the two cracks near the critical end of the FRP reinforcement is simulated. This model leads to the determination of the FRP debonding strain at the cracked section in the strengthened region nearest to the critical end (excluding the one at the end), which can then be used to determine the moment acting on the section at debonding failure through conventional section analysis. The validity of the proposed FE model is verified using laboratory test results.

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)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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