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Enregistrement W2139102295 · doi:10.1139/cjce-2013-0445

Evaluation of reinforced concrete and reinforced engineered cementitious composite (ECC) members and structures using small-scale testing

2015· article· en· W2139102295 sur OpenAlexvenueno aff
Bora Gencturk, Farshid Hosseini

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCementitiousDuctility (Earth science)StiffnessStructural engineeringComposite materialComposite numberDeformation (meteorology)CementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The behavior of reinforced concrete (RC) and reinforced engineered cementitious composites (ECC) was comparatively investigated at the component and system levels through a small-scale (1/8 scale factor) experimental program. The logistical and financial advantages of small-scale testing were utilized to investigate a range of parameters, including the effect of reinforcement ratio and material properties, on the response of reinforced concrete and reinforced ECC structures. The procedures pertaining to material preparation, specimen construction, and input motion development that were critical for enhancing the similarity between the scales are provided. Engineered cementitious composite mixtures with different cost and sustainability indices were evaluated. Under cyclic loading, the stiffness, strength, ductility, and energy absorption capacity of columns made of different ECC mixtures were found to be 110, 65, 45, and 100% higher, respectively, than those of the RC columns. The system level investigation through hybrid simulation showed that the ECC structures sustain less deformation under earthquake excitation due to high energy absorption capacity of the material. The differences in cost, sustainability, and structural performance of different ECC mixtures suggest that a careful selection of materials is required for optimal performance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,191 · 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.

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

Citations25
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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