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Enregistrement W2088836166 · doi:10.1155/2011/428367

Examination of Strength Modeling Reliability of Physical Tests on Structural Concrete Columns

2011· article· en· W2088836166 sur OpenAlexafffundabout
Sher Ali Mirza

Notice bibliographique

RevueAdvances in Civil Engineering · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Load-Bearing Analysis
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésStructural engineeringBendingFinite element methodCompressive strengthCurvatureMaterials scienceBucklingReliability (semiconductor)Flexural strengthComposite materialEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comparisons and analyses of strengths from selected computational procedures were undertaken of more than 500 physical tests of rectangular, tied, structural concrete columns reported in the published literature. The computational procedures compared with the physical tests and with each other include a commercially available nonlinear finite element modeling software and the Canadian Standards Association (CSA) Standard A23.3-04. The requirements of the American Concrete Institute (ACI) 318-08 are very similar to those of the CSA A23.3-04, and hence, strength comparisons and analyses reported here are also applicable to ACI 318-08. The physical tests used for comparison were conducted on columns that were braced and pinned at both ends and were constructed using normal-density concrete with a compressive strength between approximately 17 and 57 MPa. The columns were subjected to short-term loads producing pure axial force, axial force combined with symmetrical single-curvature bending, or pure bending. Major variables included the concrete strength, the end eccentricity ratio, the slenderness ratio, the longitudinal reinforcing steel index for reinforced concrete or the structural steel index for composite columns, and the transverse reinforcement (tie/hoop) volumetric ratio. The study provides an examination of the reliability of the computational methods examined.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,771

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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