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Enregistrement W2803067071 · doi:10.1520/jte20170369

Evaluation of Synthetic Fiber Reinforced Concrete Pipe Performance Using Three-Edge Bearing Test

2018· article· en· W2803067071 sur OpenAlexaff
Fouad T. Al Rikabi, Shad M. Sargand, John M. Kurdziel

Notice bibliographique

RevueJournal of Testing and Evaluation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative concrete reinforcement materials
Établissements canadiensShared Services Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceSynthetic fiberDuctility (Earth science)CrackingStiffnessStructural engineeringFiber-reinforced concreteFiberBearing (navigation)Ultimate loadReinforced concreteComposite materialFinite element methodEngineeringCreepComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Synthetic fibers have recently been used in a concrete mix in an attempt to produce a new concrete pipe system that is cheaper, lighter, and more flexible than conventional steel reinforced concrete pipes. However, no structural design codes have been introduced for synthetic fiber reinforced concrete pipes evaluation. There is little in the literature regarding synthetic fiber applications in concrete pipes. This study focuses on the evaluation of the synthetic fiber reinforced concrete pipes in terms of ASTM requirements for strength, stiffness, and ductility. The performance of the synthetic fiber reinforced concrete pipes was evaluated using a three-edge bearing test in accordance with ASTM protocols and using three pipe diameters: 600, 1,200, and 1,500 mm. Fiber dosages ranged from 4.75 to 18 kg/m3, and different areas of one steel cage layer were used to reinforce the concrete pipes. The results show that using synthetic fiber increased the cracking load (produces 0.3-mm crack width), ultimate load, stiffness, and ductility of tested pipes. Also, using synthetic fiber lowered the production cost, as the reduction in the steel cage area ranged from 51 to 100 %.

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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations21
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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