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Enregistrement W2162089596 · doi:10.1061/(asce)cc.1943-5614.0000169

Strengthening of Gulfport 230 kV Wooden Transmission Structures with Glass-Fiber-Reinforced Polymer Wrap

2010· article· en· W2162089596 sur OpenAlexafffund
A. Shahi, Jeffrey West, M.D. Pandey

Notice bibliographique

RevueJournal of Composites for Construction · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensUniversity of WaterlooNatural Sciences and Engineering Research Council
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTaguchi methodsMaterials scienceFibre-reinforced plasticComposite materialGlass fiberDesign of experimentsParametric statisticsOrthogonal arrayResponse surface methodologyFiberStructural engineeringComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a statistically designed experimental program to present and analyze an effective and practical strengthening system for deteriorated crossarms of the Gulfport timber structures using glass-fiber-reinforced polymer (GFRP) wrap. In this research, a total of 14 strengthened and six control specimens with a length of approximately 3.1 m were tested to failure. The experimental program was conducted in two phases: feasibility study and parameter optimization designed by using the Taguchi method and analysis of variation (ANOVA). The feasibility study concluded that the proposed strengthening system was sufficient for increasing the strength of the deteriorated crossarms of the Gulfport structures well above the critical end-of-life (EOL) design threshold value of the crossarms. The parametric optimization of the strengthening system identified the critical variables to be the crack-repair material, the width of the wrap, and sanding the surface. Using statistical advantages of the Taguchi method of experimental design, the mean strength of the strengthened specimens was estimated, and a 95% confidence interval for that mean was calculated. This estimated mean was 70% higher than the EOL threshold of the crossarms.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,209 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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