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Enregistrement W2646811904 · doi:10.1680/jencm.17.00002

Non-linear analysis of concrete structures: a practical design approach to Eurocode

2017· article· en· W2646811904 sur OpenAlexaboutno aff
George R. Walker, Sonja Abhyankar, David Gration

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Engineering and Computational Mechanics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Response to Dynamic Loads
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEurocodeServiceability (structure)Structural engineeringStatically indeterminateLimit state designStiffnessCrackingFinite element methodParametric statisticsComputer scienceEngineeringMathematicsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reinforced concrete is an inherently non-linear material with non-linear compressive behaviour, concrete cracking and reinforcement yielding altering the stiffness and causing redistribution of forces within statically indeterminate structures. A practical design approach is described that has been developed to ensure robust computation of serviceability limit state and ultimate limit state demand in line with Eurocode BS EN 1992, including explicit modelling of material and geometric non-linearities and construction imperfections. The approach uses the MAT_CONCRETE_EC2 material model within the LS-DYNA finite-element analysis package and has been extensively used during the detailed engineering design of the concrete gravity substructure for the White Rose Extension Project off the coast of Newfoundland, Canada. The material model and validation of its behaviour in accordance with the Eurocode standard are described, along with other typical engineering applications where the approach may be of benefit. Specific benefits and implementation challenges encountered during the design process are also highlighted with a non-linear buckling assessment case study.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,242
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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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