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Enregistrement W2552046566 · doi:10.1080/1064119x.2016.1255688

Numerical investigation of the uplift performance of prestressed fiber-reinforced polymer floating piles

2016· article· en· W2552046566 sur OpenAlexaff
Pengpeng Ni, Guoxiong Mei, Yanlin Zhao

Notice bibliographique

RevueMarine Georesources and Geotechnology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Outstanding Youth Science Fund Project of National Natural Science Foundation of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRebarEmbedmentMaterials scienceFiber-reinforced concreteParametric statisticsComposite materialFinite element methodStructural engineeringCarbon fiber reinforced polymerSlip (aerodynamics)Fibre-reinforced plasticPolymer concreteFiberReinforced concreteCementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Finite element analyses of prestressed fiber-reinforced polymer floating piles subjected to uplift force have been conducted in this paper. First, parameters of the modified BPE model (bond–slip model at the fiber-reinforced polymer–concrete interface) were calibrated using existing pullout testing data on fiber-reinforced polymer rebars embedded in concrete. Nonlinear spring elements were used in numerical modeling to characterize the bond–slip behavior at the fiber-reinforced polymer–concrete interface. A parametric study was performed to assess the influence of rebar diameter, fiber-reinforced polymer material, embedment length, and concrete strength on the mobilized bond stress. Upon the successful modeling of the pullout performance of fiber-reinforced polymer rebars in concrete, numerical models were developed to investigate the dependence of the uplift performance of floating piles on the prestress level, uplift force, fiber-reinforced polymer type, and compressive strength of concrete.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,153
Écart entre enseignants0,150 · 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'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

Citations20
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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