Concrete deterioration detection using distributed sensors
Notice bibliographique
Résumé
The potential for using a distributed fibre optic strain sensor system to detect and quantify localised reinforcement deterioration and explore the failure mechanism of reinforced concrete beams is investigated. The objective is to discover whether distributed fibre optic strain sensors installed either internally or externally can detect pitting corrosion in reinforced concrete beams, and be used to better understand structural behaviour. These sensors enable strain to be measured along the full length of the fibre optic cable, whereas conventional electrical resistance strain gauges offer discrete measurements that may not capture localised strain changes. Axial tension tests on reinforcement bars demonstrate that deterioration detection is possible, but that quantification of deterioration is not necessarily straightforward, depending on the extent of deterioration. Four-point bending tests on reinforced concrete beams illustrate that localised deterioration can be detected and quantified with embedded sensing fibres and that cracks can be detected using externally bonded fibres. The top and bottom reinforcement strain profiles are used to demonstrate that the unexpected ultimate failure loads of the beams are the result of specimens behaving as tied arches at failure. Overall the distributed fibre optic sensor system proves to be effective for detection and quantification of localised deterioration and provides the necessary data to assess the beam failure mechanism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».