MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2932040149 · doi:10.1139/cjce-2018-0655

The influence of natural and synthetic fibers on mixed mode I/II fracture behavior of cement concrete materials

2019· article· en· W2932040149 sur OpenAlexvenueno aff
Hossein Karimzadeh, A. Razmi, Reza Imaninasab, Afshin Esminejad

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative concrete reinforcement materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialFlexural strengthFracture toughnessUltimate tensile strengthCementToughnessBendingCuring (chemistry)Compressive strengthFiberFracture (geology)Fiber-reinforced concreteSynthetic fiberStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper evaluated mixed mode I/II fracture toughness of fiber-reinforced concrete using cracked semi-circular bend (SCB) specimens subjected to three-point bending test. Additionally, a comparison was made between the experimental results and the estimations made by different theoretical criteria. Natural and synthetic fibers at various concentrations were used in this study. After producing cracks in SCB specimens at different inclination angles to induce different mixed mode loading conditions (from pure mode I to II), the fracture toughness of SCB specimens was determined. Furthermore, the compressive, splitting tensile, and flexural strength of natural and synthetic fiber-reinforced concrete were measured after 7 and 28 days of curing. While there is an increase in the aforementioned strengths with fiber content increase, 0.3% was found to be the optimum percentage regarding fracture toughness for both fibers. Also, the comparison between the experimental and theoretical results showed that generalized maximum tangential stress criterion estimated the experimental data satisfactorily.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,554

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,180 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Civil EngineeringMême sujetInnovative concrete reinforcement materialsTravaux en français237 207