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Enregistrement W4293061153 · doi:10.1002/suco.202100694

Investigation on optimal lightweight expanded clay aggregate concrete at high temperature based on deep neural network

2022· article· en· W4293061153 sur OpenAlexaff
Farshad Dabbaghi, Amin Tanhadoust, Moncef L. Nehdi, Mehdi Dehestani, Hossein Yousefpour

Notice bibliographique

RevueStructural Concrete · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFire effects on concrete materials
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSilica fumeCementMaterials scienceAggregate (composite)Ultimate tensile strengthCompressive strengthComposite materialVolume (thermodynamics)Properties of concreteGeotechnical engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study explores the effects of mixture design parameters on the residual mechanical properties of lightweight expanded clay aggregate (LECA) concrete exposed to elevated temperatures. A total of 30 lightweight concrete mixtures were cast and exposed to three elevated temperatures, namely 250°C, 500°C, and 700°C. The test variables comprised the LECA percentage used as partial volume substitution for natural sand (0%, 25%, 50%, 75%, and 100%), silica fume partial replacement for cement by weight (5%, 7.5%, 10%, 12.5%, and 15%), cement content (300, 400, 500, 600, and 700 kg/m3), and different water‐to‐cement (W/C) ratios (0.25, 0.313, 0.375, 0.438, and 0.5). The compressive and indirect tensile strengths were measured before and after exposure to elevated temperatures. The results indicate that the lightweight concretes incorporating higher contents of cement and silica fume and made with lower W/C ratio exhibited higher initial mechanical properties yet incurred more significant drop in mechanical properties after exposure to 500°C and 750°C.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,186 · 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'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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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