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Enregistrement W1989253164 · doi:10.1617/s11527-012-9912-4

Parameters influencing pressure during pumping of self-compacting concrete

2012· article· en· W1989253164 sur OpenAlexaff
Dimitri Feys, Geert De Schutter, Ronny Verhoeven

Notice bibliographique

RevueMaterials and Structures · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovations in Concrete and Construction Materials
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesVlaamse regeringFonds Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésSlumpSolid mechanicsStructural engineeringFlow (mathematics)Stress (linguistics)ViscosityGeotechnical engineeringMaterials scienceForensic engineeringEngineeringMechanicsCompressive strengthComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main difference between conventional vibrated concrete (CVC) and self-compacting concrete (SCC) is observed in the fresh state, as SCC has a significantly lower yield stress. On the other hand, the placement of SCC by means of pumping is done with the same equipment and following the same practical guidelines developed for CVC. It can be questioned whether the flow behaviour in pipes of SCC is different and whether the developed practical guidelines can still be applied. This paper describes the results of full-scale pumping tests carried out on several SCC mixtures. It shows primarily that the slump or yield stress of the concrete is no longer a dominating factor for SCC, as it is for CVC. Instead, the pressure losses are well related to the viscosity and the V-funnel flow time of SCC. Secondly, bends cause an additional pressure loss for SCC, which is in contrast to the observations of Kaplan and Chapdelaine and the estimation of the practical guidelines is not always on the safe side. Finally, due to the specific mix design of SCC, blocking is less likely to occur during pumping operations, but the same rules as for CVC must be applied during start-up.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations97
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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