MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2954436302 · doi:10.3390/app9112344

Predicting Behavior of Grouted Dowel Connections Using Interfacial Cohesive Elements

2019· article· en· W2954436302 sur OpenAlexafffund
Mohamed A. El-Sayed, Moncef L. Nehdi, Faouzi Ghrib

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensUniversity of WindsorWestern University
Organismes subventionnairesUniversity of Windsor
Mots-clésDowelStructural engineeringFinite element methodSlip (aerodynamics)Precast concreteSpurious relationshipConstitutive equationComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Grouted dowel connections are used extensively in precast load bearing walls owing to their simple construction and forgiving tolerances. Current design guidelines do not adequately consider the composite nature of such connections. Moreover, robust numerical models for these connections are yet to be developed. Therefore, a finite element model of grouted dowel connections was developed in this paper. The model adopts a phenomenological bond–slip constitutive law to predict the load versus slip response of grouted bars and considers tensile yielding of the reinforcement. The local bond–slip law used was generated from carefully designed experiments to eliminate spurious effects associated with bond testing. The model was validated using experimental results on grouted connections, as well as data retrieved from the open literature. Excellent agreement between experimental and numerical results was observed, highlighting the accuracy of the model in depicting interfacial stresses of the assembly. The model requires simple calibration, is computationally efficient, and can accurately simulate the failure behavior of bars embedded in grouted connections.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApplied SciencesMême sujetStructural Behavior of Reinforced ConcreteTravaux en français237 207