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Enregistrement W2795401344 · doi:10.1680/jemmr.15.00068

Minor defect correlation with dynamic elastic properties of polypropylene fiber-reinforced concrete

2018· article· en· W2795401344 sur OpenAlexafffund
Rishi Gupta, Adham El-Newihy, Mandeep Shah

Notice bibliographique

RevueEmerging Materials Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSmart Materials for Construction
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceConsolidation (business)PolypropyleneComposite materialStructural engineeringReinforcementElastic modulusStructural health monitoringFlexural strengthSmart materialCivil infrastructureCivil engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The efficient rehabilitation of aging civil infrastructure requires innovative and emerging materials along with the proper implementation of structural health monitoring (SHM). Prior to identifying a strategic SHM technique, the understanding of defects in structures is vital. Common defects in concrete include consolidation problems and the development of microcracks during consolidation or stress induction. Monitoring the dynamic characteristics of concrete can play an essential role in detecting real-time and early stages of deterioration. Much research is focused on detecting large defects; however, not much information is available on the detection of minor defects in composites such as fiber-reinforced concrete. This study focuses on testing and monitoring of the dynamic elastic behavior of concrete using a non-destructive resonant frequency approach. The change in dynamic elastic properties of normal concrete under flexural and compression loading is analyzed. Moreover, an initial attempt to monitor the change in the elastic behavior when polypropylene fibers are added as reinforcement is also investigated. Experimental results show a decrease in the dynamic modulus of elasticity when minor defects are present and when polypropylene fibers are added to plain concrete mixture.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,253 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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