MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4233175266 · doi:10.32920/ryerson.14663823

Shear strength evaluation of reinforced recycled aggregate concrete beams

2021· preprint· en· W4233175266 sur OpenAlex
Roya Shoghi Haghdoost

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRecycled Aggregate Concrete Performance
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShear (geology)Shear strength (soil)ReinforcementStructural engineeringReinforced concreteMaterials scienceAggregate (composite)Artificial neural networkGeotechnical engineeringComposite materialComputer scienceGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A theoretical study is conducted to investigate the shear behaviour of recycled aggregate concrete (RAC) beams with and without shear reinforcements along with the performance evaluation various Code based/other existing equations in predicting shear strength. In addition, three artificial neural network (ANN) models for shear strength prediction of RAC beams with and without shear reinforcements are developed and their performance validated by using 108 beams from available research studies. Most of the Codes and existing methods underestimate the shear capacity of RAC beams with/without shear reinforcement. However, over estimation of shear strength by Codes/existing methods for about 10% RAC beams needs to be addressed when using such Codes/existing methods for shear strength prediction. All three ANN models are found to predict shear strength of RAC beams. Developed ANN models are able to simulate the effect of shear reinforcement on the shear strength of RAC beams.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,232 · 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

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetRecycled Aggregate Concrete PerformanceTravaux en français237 207