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Enregistrement W3091571530 · doi:10.1680/jmacr.20.00184

Analytical and numerical approaches to model cover cracking of RC structures due to corrosion

2020· article· en· W3091571530 sur OpenAlex
A. D. Roshan, Beatriz Martín‐Pérez, Martin Noël

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMagazine of Concrete Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete Corrosion and Durability
Établissements canadiensRoyal Canadian NavyUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrackingParametric statisticsConcrete coverStructural engineeringRust (programming language)CorrosionMaterials scienceBrittlenessCover (algebra)CompressibilityMechanicsGeotechnical engineeringEngineeringMathematicsComposite materialComputer scienceMechanical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents two different approaches to model corrosion-induced crack propagation in reinforced concrete (RC) structures. Both approaches are based on a thick-walled cylinder analogy, in which the concrete cover is subjected to the internal pressure generated by the growth of corrosion products, and both consider rust compressibility and rust diffusion into cracks. The first approach is solved numerically using finite differences to model the post-cracking softening behaviour of concrete in tension. The second approach idealises the concrete cover as either a brittle elastic or an elastoplastic material, so that it may be solved using a closed-form solution. The results obtained using each approach are compared against each other as well as against published experimental results. A parametric investigation of the influence of several variables on the results provided by the modelling approaches is also presented. The experimental data found in the literature showed reasonable agreement with predictions from the numerical and elastoplastic (analytical) models.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,839
Score d'incertitude au seuil0,593

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,151 · 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