Towards the Standardized Fabrication of CNT-Cement Based Composites for Structural Health Monitoring: An Application-Oriented Literature Survey
Notice bibliographique
Résumé
Civil structures always experience degradation phenomena over their lifespan. The recent advances in nanotechnology and sensing allow to monitor the behaviour of a structure, assess its performance and identify damage at an early stage. The availability of innovative, high performance sensing tools gives the opportunity to carry out maintenance actions in a timely manner, and this definitely enhances the structural reliability and safety. Several Structural Health Monitoring (SHM) applications reported in the literature are traditionally performed at a global level, with a limited number of sensors distributed over a relatively large area of a structure. The main drawback with those systems is related to the possibility of detecting only major damage conditions. A recent progress in the field of civil SHM concerns the development of dense sensor networks and innovative structural neural systems. The latter reproduce the structure and the function of the human nervous system and provides interesting opportunities to overcome the typical limitations of SHM related to the poor spatial resolution of measurements. Miniaturization and embedment are key requirements for the successful implementation of structural neural systems. In this context carbon nanotubes (CNTs) play an attractive role in the development of embedded sensors and smart structural materials. In fact, they can provide to traditional cement based materials both structural capability and measurable response to applied stresses, strains, cracks and other flaws. As a result, cement based sensors can be developed and embedded, ensuring the maximum compatibility and minimum interference with the hosting structure. In this paper investigations about CNT/cement composites and their self-sensing capabilities are summarized and critically revised. The literature review has provided the informative basis for a rational analysis of published experimental results and theoretical developments.The result is an application oriented survey of the literature about CNT/cement composites for SHM. It provides useful design criteria for the standardized fabrication of CNT/cement composites optimized for SHM applications in civil engineering. Specific attention is paid to the opportunities provided by new RF plasma technologies for the functionalization of CNTs in view of sensor development and SHM applications.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».