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Enregistrement W2324105245 · doi:10.1061/40937(261)103

Advanced Finite-Element Predictive Model for the Service Life Prediction of Concrete Infrastructures in Support of Asset Management and Decision-Making

2007· article· en· W2324105245 sur OpenAlexaff
Kamel Henchi, E. Samson, F. Chapdelaine, J. Marchand

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete Corrosion and Durability
Établissements canadiensUniversité LavalQuébec Metro High Tech Park (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDurabilityService lifeFinite element methodCementitiousMortarAsset (computer security)Computer scienceService (business)Coupling (piping)CorrosionAsset managementDiffusionEngineeringStructural engineeringReliability engineeringMaterials scienceMechanical engineeringDatabaseComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, a new generation of finite-element-based predictive models capable of handling coupled multiple transport mechanisms such as diffusion, advection and electrical coupling were developed to evaluate the durability of concrete structures exposed to chloride-bearing environments. These tools are destined to replace the simplified approach based on Fick's second law. This paper presents a sophisticated finite-element ionic transport software, called STADIUM® that reliably predicts time to initiate corrosion and the multiple alterations that a structure can sustain throughout its service-life. The model is based on a multiionic approach that considers eight ionic species and the chemical interactions between the paste and the pore solution of cementitious materials. A test case of a parking structure shows the benefit of the proposed modeling approach compared to traditional analysis.

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 enseignants0,621
Score d'incertitude au seuil0,319

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations10
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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