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Enregistrement W2077139659 · doi:10.1061/(asce)cc.1943-5614.0000033

Conformable Tire Patch Loading for FRP Composite Bridge Deck

2009· article· en· W2077139659 sur OpenAlexaff
Prasun Majumdar, John J. Lesko, Thomas E. Cousins, Zihong Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Composites for Construction · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesVirginia Department of Transportation
Mots-clésFibre-reinforced plasticDeckStructural engineeringMaterials scienceConformable matrixDurabilityComposite materialComposite numberEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fiber-reinforced polymer (FRP) composites are increasingly being used in bridge deck applications. However, there are currently only fledgling standards to design and characterize FRP deck systems. One area that should be addressed is the loading method for the FRP deck. It has been observed that the type of loading patch greatly influences the failure mode of a cellular FRP deck. The contact pressure distribution of a real truck loading is nonuniform with more concentration near the center of the contact area as a result of the conformable contact mechanics. Conversely, the conventional rectangular steel patch on a FRP deck act like a rigid flat punch and produces stress concentration near the edges. A proposed simulated tire patch has been examined for loading a cellular FRP deck with the load distribution characterized by a pressure sensitive film sensor and three-dimensional contact analysis using ANSYS. A loading profile is proposed as a design tool for analyzing FRP deck systems for strength and durability. Local top surface strains and displacements of the cellular FRP deck are found to be higher with proposed loading profile compared to those for the conventional uniformly distributed loading. Parametric studies on the deck geometry show that the global displacement criterion used for characterizing bridge deck is inadequate for a cellular FRP deck and that the local effects must be considered.

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 enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil0,880

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 savante0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations16
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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