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Enregistrement W4226453422 · doi:10.31814/stce.huce(nuce)2022-16(1)-02

Experimental investigation of the secondary creep of fiber reinforced concrete at high stress: Macroscopic measurement and digital image correlation

2022· article· en· W4226453422 sur OpenAlexaff
Pham Duc Tho, Vu Minh Ngan, Vu Minh Ngoc, Luca Sorelli

Notice bibliographique

RevueTạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng (KHCNXD) - ĐHXDHN · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative concrete reinforcement materials
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital image correlationCreepMaterials scienceServiceability (structure)Structural engineeringComposite materialDeflection (physics)Aggregate (composite)MortarDurabilityReinforced concreteEngineeringPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The secondary creep of Fiber-Reinforced Concrete (FRC) under high sustained stress levels is a key issue for structural durability when considering the capacity to guarantee small crack widths under serviceability states. This study investigates the time-dependent deformation of FRC beams under loading level Ps/P0 greater than 80% (Ps is the load at reloading and P0 is the load before unloading) with various aggregate sizes by using both the classical macroscopic measurement and the digital image correlation analysis (DIC). Notched beams made of FRC and Fiber Reinforced Mortar (FRM) (i.e. without aggregate) were firstly pre-cracked by static load and then applied by a loading equal to 80% of strength. The evolution of the deflection, the crack width, and the crack propagation were both measured by traditional sensors and calculated by DIC. Comparison between results from FRC and FRM materials highlights the influence of microstructure heterogeneity on the secondary creep of FRC. Moreover, the DIC analysis helps to get insights on the secondary creep 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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