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Enregistrement W2885422925 · doi:10.1061/(asce)cc.1943-5614.0000873

Corrosion-Damaged RC Beams Repaired with Fabric-Reinforced Cementitious Matrix

2018· article· en· W2885422925 sur OpenAlexaff
Mohammed Elghazy, Ahmed El Refai, Usama Ebead, Antonio Nanni

Notice bibliographique

RevueJournal of Composites for Construction · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete Corrosion and Durability
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesQatar National Research FundQatar Foundation
Mots-clésMaterials scienceDuctility (Earth science)CorrosionComposite materialBeam (structure)Flexural strengthReinforced concreteUltimate tensile strengthCementitiousYield (engineering)Ultimate loadStructural engineeringSTRIPSCementFinite element methodCreep

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The structural performance of corrosion-damaged reinforced concrete (RC) beams repaired with fabric-reinforced cementitious matrix (FRCM) was investigated. Eleven RC beams were constructed and tested in flexure under four-point load configuration. Nine beams were subjected to an accelerated corrosion process for 70 days to obtain an average mass loss of 13% in the tensile steel reinforcing bars while two other beams were tested as controls. One corroded beam was repaired with carbon fiber-reinforced polymer (CFRP) before testing for comparison. The test parameters included the number of fabric plies (1–4), the FRCM repair scheme (end-anchored and continuous U-wrapped strips), and FRCM materials [carbon and polyparaphenylene benzobisoxazole (PBO)]. Test results showed that corrosion slightly reduced the yield and ultimate strengths of the beams. The use of FRCM increased the ultimate capacity of corroded beams between 5 and 52% and their yield strength between 6 and 22% of those of the uncorroded virgin beam. Beams repaired with U-wrapped FRCM strips showed higher capacity and higher ductility than those repaired with the end-anchored bottom strips having a similar number of layers. A high gain in the flexural capacity and a low ductility index were reported for specimens with a high amount of FRCM layers. A new factor was incorporated in the design equations of the ACI 549.4R-13 to account for the FRCM scheme.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations53
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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