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Enregistrement W4210245075 · doi:10.1002/suco.202100254

Nonlinear finite element modeling of the impact of reinforcement corrosion on bridge piers under concentric loads

2022· article· en· W4210245075 sur OpenAlexafffund
Sepideh Zaghian, Beatriz Martín‐Pérez, Husham Almansour

Notice bibliographique

RevueStructural Concrete · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete Corrosion and Durability
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésCorrosionSpallMaterials scienceStructural engineeringCrackingFinite element methodServiceability (structure)PierDuctility (Earth science)Concrete coverReinforcementComposite materialEngineeringCreep

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Corrosion of reinforcing steel in reinforced concrete (RC) infrastructure is one of the most detrimental deterioration mechanisms, affecting both safety and serviceability. In the present study, a comprehensive analysis methodology of corrosion damage is adopted. The detrimental effects of corrosion‐induced degradation of material properties on the ultimate capacity of an existing aging RC bridge pier under concentric loading are investigated. A three‐dimensional nonlinear finite element analysis using the commercially available finite element program DIANA is used. The main corrosion‐induced deteriorating factors considered in the present study are: concrete strength degradation within the cover and part of the confined concrete core due to corrosion‐induced cracking, degradation of confinement effects, steel area reduction due to uniform corrosion (in both longitudinal and tie reinforcement), steel ductility degradation due to pitting corrosion, buckling of compressive steel bars due to cross‐section reduction and confinement degradation, and bond strength degradation between steel and concrete induced by concrete cracking/spalling. The methodology is evaluated by comparing the numerical results to those of corroded column tests reported in the literature.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,237 · 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'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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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