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Enregistrement W2071168113 · doi:10.1680/stbu.2010.163.5.331

Strengthening masonry infill walls with reinforced plaster

2010· article· en· W2071168113 sur OpenAlexfundno aff
Sinan Altın, Özgür Anıl, Yağmur Kopraman, Çağåtay M. Belgin

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Structures and Buildings · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMasonry and Concrete Structural Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGazi ÜniversitesiAssociation of Canadian Universities for Northern Studies
Mots-clésDowelShotcreteMasonryStructural engineeringMaterials scienceStiffnessReinforcementInfillMasonry veneerComposite materialShear strength (soil)Geotechnical engineeringGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One technique for strengthening masonry infill walls against seismic lateral forces permitted by the Turkish Seismic Code is to add a plaster layer with mesh reinforcement to one face of the wall. The study described in this paper was performed to test and analyse the effectiveness of this technique for lateral loads. In the experimental study five specimens were constructed and tested under cyclic loads. Although the inclusion of the mesh-reinforced plaster layer increased the lateral strength and stiffness of the test specimen 44 and 127%, respectively, one specimen failed prematurely because of insufficient bonding of the dowel reinforcements that were used for transfer shear loads from the frame to the plaster. Direct anchoring of the mesh reinforcement to the reinforced concrete frame instead of using dowel reinforcements in the plaster layer provided a significant improvement in the lateral strength and behaviour of the test specimens. Two alternative layers of materials such as high-strength plaster and shotcrete for improving the strength were used instead of plaster. The most successful lateral performance was obtained from the specimen in which a mesh-reinforced high-strength plaster layer was used. The lateral load-carrying capacity and stiffness of this specimen were increased up to 150 and 250%, respectively.

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,168 · 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

Citations40
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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