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Enregistrement W2036138522 · doi:10.1177/0892705704045189

Smart FRP Reinforcements for Long-Term Health Monitoring in Infrastructure

2004· article· en· W2036138522 sur OpenAlexaff
Alexander L. Kalamkarov, Gobinda C. Saha, A.V. Georgiades, Krishna Challagulla, John Newhook

Notice bibliographique

RevueJournal of Thermoplastic Composite Materials · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtensometerMaterials scienceFibre-reinforced plasticPultrusionStrain gaugeComposite materialSmart materialStructural health monitoringCreepStructural engineeringReinforcementOptical fiberComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Smart glass fiber-reinforced polymer (FRP) reinforcements with embedded Fabry–Perot fiber-optic sensors are pultruded and investigated in both laboratory and environmental extreme conditions. Various mechanical (quasi-static and cyclic loads, fatigue loads, long-and short-term creep), thermal (from -40 to +60° C), and severe environmental (alkaline solutions with pH12.8) loads are imposed onto the smart FRP tendons, prior to their application in laboratorydesigned concrete beams. A comprehensive testing program is followed for the beams, including thermal exposure during and after concrete curing phases, static and cyclic failure-induced loadings. In all testing programs, the data obtained from the interferometric Fabry–Perot fiber-optic sensors are compared to those from an extensometer, an electrical resistance strain gage, and an LVDT. The study shows that the response, in terms of internal mechanical strain, against applied mechanical and structural loads up to the failure of the concrete beams can be steadily obtained using embedded smart FRP rebars. These results have higher accuracy when compared with other strain-measuring counterparts.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil0,746

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations4
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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