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Enregistrement W2525127254 · doi:10.5539/jsd.v9n5p110

A Comparative Study on the Efficiency of CFRP and GFRP in the Improvement of Compressive Strength, Acoustic Impedance and Bracing of Filled and Hollow Concrete Columns in Different Layers and Ages

2016· article· en· W2525127254 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammadreza Zarringol, Mohammadehsan Zarringol

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFibre-reinforced plasticMaterials scienceComposite materialCompressive strengthLayer (electronics)Column (typography)Flexural strengthStructural engineeringBracingBrace

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

FRP technique is growing in popularity as a modern strengthening method. When it comes to FRP, concrete surface strength plays a determining role in the bond between FRP and concrete. This paper aims to compare the efficiency of CFRP and GFRP in the improvement of compressive strength, acoustic impedance and bracing of filled and hollow concrete columns in different layers and ages. In doing so, we carried out various tests on 18 samples in the ages of 3, 7, 14, 28, 42 and 90 days. According to the results, the strength of un-braced carbon and glass increased by 19-40% and 8-43% respectively and the strength of braced carbon and glass increased by 17-25% and 10-82% respectively. The compressive strength increased by 66% in one-layer CFRP hollow column, 96% in two-layer CFRP hollow column, 123% in three-layer CFRP hollow column, 36% in one-layer GFRP hollow column, 63% in two-layer GFRP hollow column, 105% in three-layer GFRP hollow column, 71% in one-layer CFRP filled column, 138% in two-layer CFRP filled column, 154% in three-layer CFRP filled column, 45% in one-layer GFRP filled column, 79% in two-layer GFRP filled column, and 144% in three-layer GFRP filled column. The ultimate strength of the beams with flexural-shear strengthening was higher than other beams. Also, the increased percentage of fiber resulted in the increased speed of ultrasonic waves.

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)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations13
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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