MétaCan
Menu
Retour à la cohorte

3D Temperature Field Prediction and Experiment Verification of Concrete Diaphragm of Box-Girder Bridge in Early Hardening Period

2013· article· en· W2024975170 sur OpenAlexaff
Yi Zhou, Jing Hong Liu

Notice bibliographique

RevueAdvanced materials research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Health Monitoring Techniques
Établissements canadiensMinistry of Transportation of Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBox girderStructural engineeringDiaphragm (acoustics)CrackingFinite element methodHardening (computing)Materials scienceEngineeringGirderComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diaphragm is often used in box-girder bridge for controlling warping stress such those in midspan or transferring strong bearing reactions such those in ends of span. The results of a crack investigation of box-girder bridges showed that vertical cracks can be found on most diaphragms and formed in early stage of the concrete hardening. Temperature caused by hydration heat is an important factor for these cracking. Therefore temperature field prediction for the diaphragm is significant to prevent the concrete diaphragm cracking. In this paper, three-dimensional finite element analysis software ANSYS is used for simulating 3D temperature field of diaphragm of the concrete box girder bridge in all stages of construction. By calculating space temperature field of the diaphragm in different time hydration heat of the law is analyzed, combined with the measured temperature a comparative analysis to verify the validity of the temperature prediction method is conducted. The results show that simulation method is effective and accurate enough to predict the time-varying temperature field of the diaphragm.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,317 · 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'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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvanced materials researchMême sujetStructural Health Monitoring TechniquesTravaux en français237 207