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Enregistrement W2155817630 · doi:10.1680/eacm.2008.161.4.187

Extended finite-element analysis of fractures in concrete

2008· article· en· W2155817630 sur OpenAlexfundno aff
Xianyong Fang, Fuyi Jin, Qingda Yang

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Engineering and Computational Mechanics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNumerical methods in engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDalhousie University
Mots-clésFinite element methodStructural engineeringMaterials scienceSofteningShear (geology)StiffnessCritical loadComposite materialEngineeringBuckling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper an extended finite-element method (X-FEM) that is fully compatible with standard FE program has been formulated based on a virtual node technique. A cohesive crack model that is appropriate for concrete fracture under mixed-mode loading has been integrated into the formulation. The proposed method was implemented into a commercial FE program as a user subroutine, and two benchmark experimental tests were successfully modelled. The numerical robustness and predictive power of the proposed method have been demonstrated by its excellent predictions on arbitrary crack evolution and the associated load–displacement curves. Detailed numerical investigation of the crack wake shielding effects on the fracture loading curves showed that: (a) crack wake shear shielding has little effect on the peak fracture load and its immediate neighbouring softening phase; (b) the initial shear cohesive stiffness has a significant influence on the descending slope of the softening part of the load–CMSD curve; and (c) the shear cohesive strength appears to make the softening phase more stable and to delay the abrupt fracture point.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,508
Score d'incertitude au seuil0,766

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations3
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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