Notice bibliographique
Résumé
Without realistic failure mechanics, probabilistic analysis of structural safety is a fiction. The Problem of Tail of Probability Distribution Like most things in life, we must accept that the occurrence probability of any future event cannot be exactly zero. We must be contented with a structural failure probability that is negligible compared to other risks that people willingly take, such as car accidents. It is generally agreed that adequate safety of engineering structures is achieved by specifying a failure probability of 10 −6 per lifetime as the maximum admissible in design [Nordic Committee for Building Structures (NKB) 1978; Melchers 1987; Duckett 2005; Ellingwood 2006]. This probability limit is generally accepted for engineering structures, whether bridges or aircraft (Duckett 2005; Department of National Defense of Canada 2007), although for some nuclear plant structures an even smaller limit is required. The smallness of this probability limit is a source of great difficulty. To check the design merely by an experimental histogram, at least 10 8 tests of identical structures or specimens would be required. Even a direct computational verification would necessitate about 10 8 repetitions of Monte Carlo simulations with a fully realistic material model. Therefore, estimations of loads of such a small failure probability must rely on a model that is justified by a sound theory and is validated by experiments other than histogram testing. For many years, realistic theoretical models have been available for the probability of ductile and brittle failures. The Gaussian and Weibull distributions, respectively, fit this purpose. Failures of structures made of quasibrittle materials are more difficult to predict and have been researched only recently. The difficulty is that the quasibrittle failures are transitional in nature between ductile and plastic failures. Quasibrittle materials are heterogeneous materials with brittle constituents. At the scale of normal laboratory testing, they include concretes as the archetypical case, fiberpolymer composites, fiber-reinforced concretes, toughened ceramics, many rocks, coal, sea ice, wood, consolidated snow, particle board, rigid foams, particulate nanocomposites, biological shells, mortar, masonry, fiber-reinforced concrete, asphalt concrete (at low temperatures), stiff clays, silts, cemented sands, grouted soils, particle board, various refractories, bone, cartilage, dentine, dental ceramics, paper, carton, and cast iron.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,191 | 0,100 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».