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Enregistrement W3108159348 · doi:10.1680/jstbu.20.00111

Effect of concrete workability on bond properties of steel rebar in pre-cracked concrete

2020· article· en· W3108159348 sur OpenAlexaff
Seyed Sina Mousavi, Lotfi Guizani, Chandrasekhar Bhojaraju, Claudiane Ouellet‐Plamondon

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Structures and Buildings · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete Corrosion and Durability
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrackingMaterials scienceRebarSlumpBond strengthComposite materialStructural engineeringCompressive strengthAdhesiveLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although research has shown a considerable influence of the pre-cracking phenomenon on steel-congested concrete members, only normal concrete (NC) has been considered in the literature. The intention in this paper is thus to study the effect of the pre-cracking phenomenon on the bond response of pre-cracked NC with different slump flow values and self-consolidating concrete (SCC). Initial crack widths ranging from 0.0 to 0.5 mm are studied. Results show that initial crack widths larger than 0.10 mm have a significant influence on bond properties, such that reduction factors greater than 30% and 50% are obtained for the maximum bond strength of concrete specimens exposed to initial crack widths of 0.2 mm and 0.4 mm, respectively. Results show that concrete mixtures with higher workability are less sensitive to the pre-cracking phenomenon as compared to NC mixtures. The average bond stress of steel rebar in the pre-cracked SCC is found to be similar to that of the NC with a slump flow of 200 mm, which is considerably better than for NC with a slump flow of 97 mm. Moreover, results show that 65.8, 80.6, 88.5 and 93.1% fracture energy reductions are obtained for crack widths of 0.20, 0.30, 0.40 and 0.50 mm, respectively, as compared to the small crack width of 0.15 mm.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,706

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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