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Enregistrement W4248857803 · doi:10.1504/ijstructe.2020.105629

Evaluation of ultimate capacity of corrosion damaged reinforced concrete beam-columns using nonlinear sectional analysis

2020· article· en· W4248857803 sur OpenAlexaff
Amina Mohammed, Husham Almansour, Beatriz Martín‐Pérez

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Structural Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete Corrosion and Durability
Établissements canadiensUniversity of OttawaNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrosionStructural engineeringBeam (structure)Ductility (Earth science)Nonlinear systemMaterials scienceReinforcementCross section (physics)Reinforced concreteConcrete coverConvergence (economics)Ultimate loadNumerical analysisStability (learning theory)Composite materialFinite element methodEngineeringCreepComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A simplified nonlinear sectional analysis approach (NLSA) of aged reinforced concrete beam-columns based on numerical integration, enhanced inspection, material testing and/or empirical estimation of materials deterioration due to reinforcement corrosion is proposed. The proposed procedure is an iterative nonlinear technique that uses numerical integration of the sectional stresses and satisfies force equilibrium in every load increment step. The NLSA model incorporates corrosion-induced damage by reducing the steel cross section and ductility, removing the loss of concrete cover, and accounting for the loss of local bond in corrosion-damaged zones. Two case studies are presented to estimate the effects of corrosion on the structural behaviour of reinforced concrete beam-columns by taking into account critical damage states. The model results show good agreement with test results, high numerical stability and consistent convergence for all examined loading cases.

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 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,287
Score d'incertitude au seuil0,601

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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