MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389258126 · doi:10.1186/s43251-023-00108-y

Comprehensive index condition assessment of structural concrete based on surface wave techniques

2023· article· en· W4389258126 sur OpenAlexafffund
Xiang Xu, Jiasheng Lan, Ahmet Serhan Kırlangıç, Maria Anna Polak

Notice bibliographique

RevueAdvances in Bridge Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Waves and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSoutheast UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésIndex (typography)Aggregate (composite)Computer scienceStructural engineeringStatisticsMathematicsMaterials scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To reliably assess the condition of concrete structures, a surface wave-based comprehensive index has been developed. Considering various factors (e.g., aggregate types) influencing the surface wave-based characteristics, a relative index for concrete condition assessment has presented. To address the conflicts between individual indexes, the weight for each index is determined in accordance with its credibility. The effectiveness of the proposed methodology is verified by using test results from six concrete beams with different void volume ratios. Hereby three characteristics of surface waves (i.e., P- and R-wave velocities, and attenuation coefficient) are used to diagnose the concrete beams. It is found that the comprehensive index has the advantage in handling abnormal measurements of the individual indexes by reducing their weights to lower their influence on the final diagnosis. Comparison of the diagnoses based on the comprehensive index and individual indexes reveals that the comprehensive index performs much better than any other individual index. It matches greatly with the compressive strength of the concrete beams obtained from the destructive test. In conclusion, the proposed methodology presents a single comprehensive diagnostic feature with improved reliability on the fitness of the concrete structures for decision-makers.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,315
Score d'incertitude au seuil0,405

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvances in Bridge EngineeringMême sujetSeismic Waves and AnalysisTravaux en français237 207