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Enregistrement W2770837187 · doi:10.1515/corrrev-2017-0086

The performance of corroded lap splices in reinforced concrete beams

2017· article· en· W2770837187 sur OpenAlexaff
S. J. Pantazopoulou, M. Petrou, Vasiliki Spastri, Nikos Archontas, Christos Christofides

Notice bibliographique

RevueCorrosion Reviews · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete Corrosion and Durability
Établissements canadiensBerger (Canada)York University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCorrosionComposite materialCrackingTension (geology)Reinforced concreteStructural engineeringUltimate tensile strengthEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article presents the results of an extensive experimental program containing 22 beams with tension lap splices in the central region. The beams were preconditioned under simulated corrosion up to specific levels of bar section steel loss and cover cracking in the lap region. They were subsequently tested under four-point loading so as to place the corroded lap splice zones in tension. To prevent corrosion outside the study region, the beams were wrapped with fiber-reinforced polymers outside the laps – this also served to protect them from premature shear failure as the objective was to study failure in the lap zone. The objective of the experiment was to assess the residual anchorage capacity of such zones. The parameters of the experimental study were the extent of corrosion and the available length of lap splicing of longitudinal tension reinforcement. Corroded bond strength was determined from the short-length lap splices, where it may be assumed that stresses are uniformly distributed over the lapped zone; longer specimens were considered in order to examine how the redundancy provided by the longer contact length may improve the resilience and deformation capacity of the corrosion-damaged component prior to bond failure.

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)0,001
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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