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Enregistrement W3157895030 · doi:10.1520/jte20200605

Evaluating the ASTM C944 Rotating Cutters Method for Determining the Abrasion Resistance of Concrete

2021· article· en· W3157895030 sur OpenAlexaff
Ali E. Abdel-Hafez, Amgad Hussein, Stephen Bruneau

Notice bibliographique

RevueJournal of Testing and Evaluation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTunneling and Rock Mechanics
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbrasion (mechanical)Materials scienceComposite materialForensic engineeringStructural engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Abrasion damage is a concern for some types of structures, and the need for proper quantification of it is essential. This research is intended to provide an evaluation for ASTM C944/C944M-19, Standard Test Method for Abrasion Resistance of Concrete or Mortar Surfaces by the Rotating-Cutter Method, (rotating cutters method) to assess concrete abrasion resistance. The current investigation involves analysis of the interaction between the cutters and the test specimen and the interpretation of the test results. Such details are important so that the test results could be repeatable, reproducible, and always interpreted in the same fashion. Sources that influence the test inaccuracy were studied to quantify its effects on the test results. In the first instance, the characteristics of the resulted abraded area and its effect on the depth measurement strategy were clarified. Then, the evaluation of abrasion depth using different approaches were investigated. In addition, the effect of the concrete tested surface nature (formed, finished, and cut) was examined. The examined points are believed to be the sources of test high variability. A mitigation of this variability was provided by addressing and analyzing them so it can be avoided in future evaluation. The results indicated that by correctly identifying the characteristics of the abraded patterns and by using a suitable measurement approach, less variability in the average abrasion depth was obtained. In addition, it was noted that using different depth measurement methods could lead to different abrasion depths results. Also, it was found that the tested surface characteristics could highly affect the abrasion test results.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,669
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,266 · 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'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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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