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Enregistrement W1973269748 · doi:10.1177/0731684415571191

Finite element modeling of fiber reinforced polymer bars embedded in prismatic concrete beams under high temperatures

2015· article· en· W1973269748 sur OpenAlexaff
Ali Zaidi, Kaddour Mouattah, Radhouane Masmoudi, Brahim Hamdi

Notice bibliographique

RevueJournal of Reinforced Plastics and Composites · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFire effects on concrete materials
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialAdinaCrackingFinite element methodConcrete coverFibre-reinforced plasticBar (unit)FiberThermalBeam (structure)Reinforced solidStructural engineeringTransverse planePolymerReinforced concrete

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerous experimental tests and analytical investigation were carried out on thermal effects on fiber reinforced polymer bars reinforced concrete structures. Nevertheless, the finite element modeling of thermal behavior of fiber reinforced polymer bars embedded in concrete was insufficiently analyzed, particularly, for asymmetric problems. This paper presents a nonlinear numerical study using ADINA finite element software to investigate the effect of the ratio of concrete cover thickness to fiber reinforced polymer bar diameter ( c/d b ) on the distribution of transverse thermal stresses and deformations in fiber reinforced polymer bars and concrete cover for an asymmetric problem using prismatic concrete beams reinforced with fiber reinforced polymer bars submitted to high temperatures up to + 60℃. Also, to predict the thermal loads ( ΔT cr ) that produce the first radial cracks within concrete and the thermal loads ( ΔT sp ) which cause the splitting failure of the concrete cover as a function of the ratio of concrete cover thickness to fiber reinforced polymer bar diameter for an asymmetric problem. Nonlinear numerical results in terms of cracking thermal loads, thermal deformations, and thermal stresses are compared to those evaluated from analytical models and experimental tests.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,809

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,198 · 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 tête enseignante, 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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