Development of a computational multi-physical framework for the use of nonlinear explicit approach in the assessment of concrete structures affected by alkali-aggregate reaction
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes an innovative methodology for the use of the explicit approach in the assessment of concrete structures affected by alkali-aggregate reaction (AAR).Efficiency of the explicit approach has been proven in previous works for the case of large concrete structural models with high degree of nonlinearity.In the proposed methodology, the strain is decomposed into mechanical, thermal, creep, shrinkage and AAR strain components.The AAR component is computed according to Saouma and Perotti model [1] for the anisotropic distribution of the volumetric expansion and according to Larive model [2] for the AAR kinetics.One advantage of the approach is that it can be used with any existing concrete model that has undergone a rigorous verification and validation (V&V) process for the mechanical part.In this work the EPM3D concrete model [2] implemented as a user-subroutine in Abaqus-Explicit is used.The general methodology is based on three different finite element analyses: thermal implicit, hygral implicit and the final nonlinear multiphysical explicit analysis.An innovative formulation to address the problem of time scale difference between the implicit and explicit approaches is presented.A new incremental numerical formulation is presented to correctly handle the dependency of the AAR kinetics on the temperature field in case of cyclic temperature variation.A verification example is presented at the material level, along with qualitative assessment of the cracking pattern of an existing hydraulic structure affected by AAR.This last application at structural level demonstrates the efficiency of the suggested methodology and the feasibility within an industrial context.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».