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Enregistrement W3040617233 · doi:10.1051/e3sconf/202017208003

Two-dimensional hygrothermal modelling of masonry walls accounting for imperfections at the masonry joint

2020· article· en· W3040617233 sur OpenAlexaff
Michael Gutland, Scott Bucking, Mario Santana Quintero

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueBuilding materials and conservation
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMasonryMortarMaterials scienceFracture (geology)Settlement (finance)MoistureStructural engineeringMaterial propertiesJoint (building)Geotechnical engineeringComposite materialGeologyEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hygrothermal models are important tool for assessing the risk of moisture-related decay mechanisms such as freeze-thaw in historic masonry structures. There are several sources of uncertainty when modelling masonry, related to material properties, boundary conditions, quality of construction and twodimensional interactions between mortar and unit. This paper examines one potential source of uncertainty; the imperfect nature of mortar joints. This interface may feature hairline cracks or imperfect bonds which can be modelled as a fracture. This will alter the rate of liquid transport into and out of the wall and impede the liquid transport between mortar and masonry unit. This means that the “effective” liquid transport of the wall system will be different then if measured properties of the bulk material were modelled. A detailed methodology for modelling the interface as a fracture is presented including material property definition. Two-dimensional DELPHIN models of masonry walls were created to simulate this interaction with varying levels of fracture widths (apertures). A series of hygrothermal simulations were performed to demonstrate change in moisture profile from the baseline condition. A significant increase in moisture absorption was found. This was dependent on aperture size, material and the relative size of the masonry modelled.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,354
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,171 · 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.

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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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