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Enregistrement W2587344958

On the strength prediction in concrete construction based on early age results: Case studies

2016· article· en· W2587344958 sur OpenAlexaff
Hossein A. Kasani

Notice bibliographique

RevueConcrete research letters · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConstruction Engineering and Safety
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPortland cementStatisticsCompressive strengthMathematicsComputer scienceCementMaterials scienceComposite material
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

800x600 Early prediction of strength is crucial in planning for stripping off the formworks and preventing non-working days in concrete construction projects. There are several empirical correlations which allow estimation of concrete strength from early age results. However these correlations have limitations in application. This study established an experimental database which comprised of 382 datasets of strength tests of ordinary Portland cement concrete. These tests were performed over a period of 8 years as part of QA/QC program on 51 construction projects in the Province of Guilan, Northern Iran. From the data, strength ratios between ages (27 and 8 days), (42 and 7 days), (42 and 14 days), and (42 and 28 days) were analysed. New linear and power relations were proposed for estimating 28- and 42-day strength values. Analyses of relative errors along with cumulative probability approach revealed that three well-known models from literature were inaccurate in prediction of strength. It was found out that a correlation by Slater (1926) over-predicted 28-day strength from 7-day test data. Furthermore, the ACI committee 209 (1997) and CEB-FIP (1990) models under-predicted 42-day strength using 28-day strength results. This research should assist in the global, yet simple, understanding of concrete strength development with age. Normal 0 false false false EN-CA X-NONE AR-SA MicrosoftInternetExplorer4 /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:Table Normal; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin:0cm; mso-para-margin-bottom:.0001pt; mso-pagination:widow-orphan; font-size:10.0pt; font-family:Times New Roman,serif;}

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2016
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