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Enregistrement W3216419772 · doi:10.1061/(asce)cc.1943-5614.0001180

FRCM Strengthening of Corrosion-Damaged RC Beams Subjected to Monotonic and Cyclic Loading

2021· article· en· W3216419772 sur OpenAlexaff
John Joseph Bressan, Faouzi Ghrib, Amr El Ragaby

Notice bibliographique

RevueJournal of Composites for Construction · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialCorrosionStiffnessBeam (structure)Ultimate tensile strengthReinforced concreteBendingCyclic stressStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An experimental investigation assessed the effectiveness of carbon and polyparaphenylene benzobisoxazole (PBO) fabric-reinforced cementitious matrix (C-FRCM and PBO-FRCM) systems in rehabilitating reinforced concrete beams affected by corrosion of the tensile steel reinforcement. Thirteen reinforced concrete beam specimens were tested using a four-point bending setup under monotonic and cyclic loading. The FRCM strengthening of the corrosion-damaged specimens significantly increased the yield and ultimate capacity. The FRCM composites efficiency was demonstrated under cyclic loading; the restoration of the beams’ strength is maintained over the cyclic life. The FRCM strengthening systems were capable of extending the cyclic life up to five times in comparison with nonstrengthened control beam. The rehabilitated beams maintained their stiffness during the cyclic loading, indicating that FRCM-strengthening systems efficiently resist cyclic loads.

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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,567

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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