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Enregistrement W4213319345 · doi:10.1002/suco.202100214

Self‐healing of engineered cementitious composites under reversed and sustained loading conditions

2022· article· en· W4213319345 sur OpenAlexafffund
Sina Mahmoodi, Pedram Sadeghian

Notice bibliographique

RevueStructural Concrete · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Applications in Construction Materials
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesOcean Frontier Institute
Mots-clésMaterials scienceFlexural strengthSelf-healingComposite materialThree point flexural testBendingTap waterEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The present study investigates the effects of reversed and sustained flexural loading cycles on the repeatability of self‐healing in engineered cementitious composites (ECC). The experimental work is designed to test three cases of normal (REF), reverse (REV), and reverse‐sustained (RES) loading and three different exposure conditions of tap water, sea water, and open air. A total of 27 prism specimens (100 × 100 × 350 mm) were fabricated, and a four‐point bending test was used for flexural load application at different stages and to further measure the recovery in mechanical properties. The research is proposed to elaborate on the positive/negative impact of compression cycle on the self‐healing of cracks. Ultrasonic pulse velocity (UPV) test was carried out before and after each loading and the wave travel time was compared as an indicator of healing efficiency. To monitor crack propagation patterns and crack widths, digital image correlation (DIC) technique was used. To further analyze the mineralogy and microstructure of the healing products, X‐ray diffraction (XRD) test was conducted on two groups of tap water and sea water exposures. Concluding results proved that sea water and tap water are suitable environments for autogenous self‐healing process. Furthermore, reverse loading cycles were demonstrated to impact the self‐healing results and should be considered for repeatable self‐healing evaluations.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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