MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2540891131 · doi:10.1139/cjce-2015-0384

Experimental and numerical study on flexural behavior of ultra-high-performance fiber-reinforced concrete beams with low reinforcement ratios

2016· article· en· W2540891131 sur OpenAlexaffvenue
Doo‐Yeol Yoo, Nemkumar Banthia, Young‐Soo Yoon

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative concrete reinforcement materials
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaNational Research Foundation
Mots-clésReinforcementMaterials scienceCrackingStructural engineeringComposite materialFlexural strengthUltimate tensile strengthStiffnessTension (geology)SofteningFiber-reinforced concreteBeam (structure)SpallReinforced solidReinforced concreteEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Flexural behaviors of reinforced ultra-high-performance fiber-reinforced concrete (UHPFRC) beams were experimentally and numerically investigated in terms of reinforcement ratio. To do this, four UHPFRC beams with different reinforcement ratios (0%–1.71%) were fabricated and tested. Since we focused on the placement technique of the steel reinforcing bars, only a small number of reinforced UHPFRC beams were deliberately considered. Test results indicated that with an increase in the reinforcement ratio, post-cracking stiffness and load carrying capacity were increased, whereas first cracking load was decreased. The cracking behavior was characterized by numerous vertical micro-cracks up to near the peak, followed by crack localization with a gradual decrease in load carrying capacity. The number of cracks and average crack spacing were marginally influenced by the reinforcement ratio. Sectional analysis incorporating a linear compressive model and tension-softening curves obtained from inverse analyses and direct tensile test were performed and verified through comparison with the experimental moment–curvature responses.

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)0,000
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations120
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Civil EngineeringMême sujetInnovative concrete reinforcement materialsTravaux en français237 207