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Enregistrement W4390050102 · doi:10.5433/1679-0375.2023.v44.48549

Shear Strength of Hybrid Fiber Reinforced Self-Compacting Concrete Beams

2023· article· en· W4390050102 sur OpenAlexaff
Isabela Ereno da Silva, Isabela de Gois Laufer, Gustavo Savaris, Rodnny Jesus Mendoza Fakhye, Carlos Eduardo Tino Balestra, Ana Bergmann

Notice bibliographique

RevueSemina Ciências Exatas e Tecnológicas · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative concrete reinforcement materials
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrackingMaterials scienceUltimate tensile strengthSynthetic fiberComposite materialShear (geology)Residual strengthShear strength (soil)FiberStructural engineeringEngineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Self-compacting concrete has constructive advantages over conventional concrete, such as reducing labor and construction time, mainly because of its fluidity in the fresh state. However, in the hardened state, it maintains low performance when tensioned, and the fibers can be added to the mixture, maintaining a portion of the resistance after cracking. Steel fibers are usually added to concrete, but recently synthetic fibers have been used, due to their lower cost and non-corrosive nature, but with lower tensile strength. Thus, by combining the two types of fibers, the benefits of each material can be used. This work presents the results of an experimental program to evaluate the effect of the hybridization of metallic and synthetic fibers on the shear strength of self-compacting concrete beams without stirrups. The results demonstrate that both steel and hybrid fibers result in greater shear strength compared with the reference concrete without fibers before shear crack formation; however, the greatest advantages are attributed to post-cracking residual strength. The experimental results were compared with estimates calculated using equations published in the literature, demonstrating the feasibility of using some existing equations for concretes with the addition of hybrid fibers.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,226 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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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