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Enregistrement W257093916

Finite element model for new continuous reinforced concrete pavement (CRCP) using GFRP bars

2006· article· en· W257093916 sur OpenAlexaff
M. S. Eisa, Ehab El-Salakawy, Brahim Benmokrane

Notice bibliographique

Revueinternational conference on Modelling and simulation · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFibre-reinforced plasticReinforcementMaterials scienceFinite element methodStructural engineeringBar (unit)Stress (linguistics)Displacement (psychology)Composite materialEngineeringGeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Substitution of conventional steel reinforcing bars with Glass Fibre Reinforced Polymer (GFRP) bars in Continuously Reinforced Concrete Pavement (CRCP) gives solutions to the problems caused by corrosion of reinforcement. Concrete volume change is known to cause crack development in CRCP in the early age, afterwards, wheel load will be the governing factor for the development and the propagation of further cracks. In this study, the stress levels in the GFRP bars and the displacement in CRCP are predicted by analytical methods. The effects of bar diameters, soil interaction and concrete aggregates have been investigated. Two different computer programs utilizing the finite element method have been used. A design of a CRCP using GFRP reinforcing bars has been proposed. The results revealed that using GFRP bars as reinforcement in CRCP reduces the stress in the reinforcement and increases the displacement. Also, the area of the reinforcement has affected the crack pattern of CRCP. As well, the friction from the pavement sub-base has important effects on the development of the reinforcement's stresses and CRCP displacement. It was concluded that the stress levels in GFRP reinforcing bars and the CRCP displacements of the proposed pavement are shown to be within the design requirements.

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)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations3
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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