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Enregistrement W4207071511 · doi:10.17762/de.vol2022iss1.8684

Experimental Investigation of the Flexural Performance of Hybrid (GFRP and STEEL) Reinforced Concrete Beams

2022· article· en· W4207071511 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammed M. Soliman Amr Sobhey Abdelrehem

Notice bibliographique

RevueDesign Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFibre-reinforced plasticMaterials scienceCrackingFlexural strengthCorrosionDuctility (Earth science)Structural engineeringComposite materialDeflection (physics)ReinforcementUltimate tensile strengthCreepEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The corrosion of steel reinforcement is a key contributor to the inability of concrete buildings to withstand long-term exposure to the elements. Fiber-reinforced polymer (FRP) has become an alternative to steel reinforcement in concrete structures to solve this problem. One drawback is GFRP's low modulus of elasticity is one drawback. The main objective of this study is to develop a practical hybrid FRP bar for concrete structures, especially for marine and harbor concrete structures, using the concept of material hybridization. The purpose of hybridization is to increase the elastic modulus of GFRP bars with acceptable tensile strength and improve their flexural ductility, as well as enhance the corrosion protection performance of both GFRP. GFRP crust with steel core bar is being considered in the development of hybrid FRP bars. The elastic modulus of the hybrid GFRP bar can be increased by up to 280 percent, according to the findings of this study. The bars are manufactured locally, utilizing a double-part die mold and locally sourced raw materials. Four-line static loading is used to examine the flexural limit states of nine beams with parameters of 200 mm width x 350 mm thickness x 2000 mm length, including pre-cracking behavior, cracking pattern, deflection, load capacity and strain, and failure mechanism.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,174 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2022
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