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Enregistrement W2924908884 · doi:10.1155/2019/4737384

Experimental Investigation on Mechanical Properties of Hybrid Steel and Polyethylene Fiber-Reinforced No-Slump High-Strength Concrete

2019· article· en· W2924908884 sur OpenAlexaff
Tian-Feng Yuan, Jin-Young Lee, Kyung-Hwan Min, Young‐Soo Yoon

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Polymer Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative concrete reinforcement materials
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaMinistry of EducationNational Research Foundation
Mots-clésFlexural strengthMaterials scienceCompressive strengthComposite materialSlumpFiberToughnessPolyethyleneDissipation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents experimental investigations on the mechanical properties of no-slump high-strength concrete (NSHSC), such as the compressive and flexural strength. First, to determine the proper NSHSC mixtures, the compressive and flexural strength of three different water-to-binder ratios (w/b) of specimens with and without polyethylene (PE) fiber was tested at test ages. Then, the effect of hybrid combinations of PE fiber and steel fiber (SF) on the compressive strength, flexural strength, flexural toughness, and flexural energy dissipation capacity was experimentally investigated. Furthermore, the various hybrid fiber-reinforced NSHSCs were evaluated, and their synergy was calculated, after deriving the benefits from each of the individual fibers to exhibit a synergetic response. The test results indicate that a w/b of 16.8% with or without fibers had lower strength and flexural strength (toughness) than those of other mixtures (w/b of 16.4% and 17.2%). Specimens with a hybrid of SF and short PE fibers exhibited a higher compressive and flexural strength, flexural toughness, energy dissipation capacity, and fiber synergy in all considered instances.

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)0,000
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
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations26
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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