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Enregistrement W3208476532 · doi:10.32920/ryerson.14662143.v1

The Effect of Steel Fibers Type and Content on the Development of Fresh and Hardened Properties and Durability of Selfconsolidating Concrete

2021· preprint· en· W3208476532 sur OpenAlexaff
Nirmal Tamrakar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative concrete reinforcement materials
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialCompressive strengthDurabilitySorptivityFlexural strengthAbsorption of waterFiber-reinforced concreteToughnessProperties of concreteFiberSlumpVolume fraction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Steel fiber reinforced self-consolidated concrete (SFRSCC) has the advantages of both selfconsolidated concrete and fiber reinforced concrete. Thirteen concrete mixtures (with short and long steel fiber) were prepared including control mix. The steel fiber volume fraction varied from 0 to 2.4% by the volume of concrete. The fresh properties of SCC were evaluated using slump flow test, J-ring test, V-funnel test and L-Box test. Bond strength, compressive strength and flexural tests were performed in order to investigate mechanical properties. Water sorptivity, water absorption and porosity, rapid chloride permeability test (RCPT), corrosion and freezethaw cycles tests were performed in order to investigate the durability properties. Bond strength gain of 244% with respect to control mix was observed. Moreover, the compressive strength and MOR gained 45% and 127%, respectively. There was no significant weight loss of the concrete specimen after freeze-thaw cycles for concrete mixture with steel fibers. However, flexural toughness was reduced after freeze-thaw cycles.

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)0,001
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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