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Enregistrement W3201705941 · doi:10.18280/rcma.310406

Durability of Road and Bridge Concrete and Spray-Coating Waterproof Material

2021· article· en· W3201705941 sur OpenAlexvenueno aff
Wei Liang

Notice bibliographique

RevueRevue des composites et des matériaux avancés · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete Corrosion and Durability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDurabilityCoatingMaterials scienceComposite materialBridge deckDeck

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Different from traditional waterproof methods for road and bridge concrete, the spray-coating waterproof material can effectively prevent rainwater and other corrosive liquids from entering the concrete structure, and it has a few functional advantages such as anti-carbonization, resistance to sulfate attack, and high elongation. Existing studies have discussed the impact of the microstructure of waterproof material on the structure of waterproof coating, the optimization of the mix ratios of waterproof material, and the influencing factors of the waterproof performance of waterproof material, etc., however, few researches have concerned about the mechanical properties of concrete after coated with the spray-coating waterproof material. Therefore, to fill in this research gap, this paper researched the durability of road and bridge concrete and the spray-coating waterproof material. At first, it analyzed the bridge deck water pressure and the internal force of the drain pipe structure under multiple drainage methods, and calculated the water pressure at the gutter inlet, the stress, and the permeability coefficient of the waterproof coating. Then, this paper elaborated on the experimental methods for measuring the durability of the road and bridge before and after coated with the spray-coating waterproof material, and introduced the methods for testing the waterproof material and the concrete. At last, this paper gave the corresponding experimental results, the analysis, and the conclusion.

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 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 enseignants0,223
Score d'incertitude au seuil0,907

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)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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