Asset Assessment of Concrete Structure
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.
Notice bibliographique
Résumé
Infrastructures which were constructed in the last century are approaching or have exceeded their design life. It is essential to maintain, repair and rehabilitate existing structures to ensure safety and develop a sensible rehabilitation plan. This paper suggests an inspection program for the condition evaluation of existing structures, particularly for structures that are approaching or exceeding their design/campaign lives. Cracking on concrete bridges is often induced by static and cyclic temperature loading. Throughout the service life of the structure, cracks will initiate, propagate, coalesce and form a greater damaged zone. Depending on the location and severity of the crack network; corrosion of reinforcement, debonding between concrete and reinforcement, and spalling of concrete may occur. The implementation of regular inspection or monitoring of structural condition is an essential component of asset management. Early detection of damaged zones can ease scheduling and reduce the cost of repair, which in turn also allows extension of structural lifespan without compromising safety. Similarly, for industrial properties, asset management and rehabilitation programs are paramount as they can significantly reduce capital expenditures in asset maintenance, if implemented prior to or at the early onset of structural degradation. This paper illustrates the use of NDT techniques for the condition assessment of a prestressed concrete bridge, as well as concrete storage silos. Both of which were either approaching or have exceeded their design campaign life and were needing a proper rehabilitation plan. The assessment included crack movement monitoring, crack depth determination, concrete strength estimation, and the detection of debonding between rebar and concrete.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle