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Enregistrement W4367673117 · doi:10.32920/ryerson.14654910.v2

Shear And Flexural Behaviour Of Fiber Reinforced Lightweight Self-Consolidating Concrete Beams

2023· preprint· en· W4367673117 sur OpenAlexaff
Ali Rashidian

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative concrete reinforcement materials
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlexural strengthMaterials scienceComposite materialHigh-density polyethyleneShear (geology)Ductility (Earth science)StiffnessStructural engineeringFlexural rigidityThree point flexural testShear strength (soil)PolyethyleneGeologyEngineeringCreep

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research studied the shear and flexural behaviour of fiber reinforced lightweight self-consolidating concrete (FRLWSCC) beams made of three different fibers such as: High-Density Poly Ethylene (HDPE), Crumb Rubber (CR) and Polyvinyl Alcohol (PVA) compared with lightweight self-consolidating concrete (LWSCC) beams. The performances of all beams were described based on load-deformation or moment-rotation response, strain developments, crack characterization, failure modes, ductility, stiffness and energy absorbing capacity. All FRLWSCC shear beams showed higher ultimate shear resistance, ductility and energy absorption capacity compared to LWSCC beams. All FRLWSCC flexural beams at failure exhibited higher flexural capacity, more cracks with smaller width, higher ductility, higher energy absorption capacity and lower stiffness compared to their LWSCC counterparts. FRLWSCC beams especially made of HDPE fibers showed better shear and flexural capacities besides satisfactory ductility performance. Experimental shear and flexural capacities of FRLWSCC beams were compared with those predicted from Code based and other existing equations.

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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