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Enregistrement W4392451581 · doi:10.14359/51740253

Behavior of Shear-Critical Concrete Deep Beams Monitored with Digital Image Correlation Equipment

2024· article· en· W4392451581 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueACI Structural Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOptical measurement and interference techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital image correlationShear (geology)Structural engineeringMaterials scienceGeotechnical engineeringGeologyComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper discusses the behavior of large-scale reinforced concrete deep beams that failed in shear and were monitored with full field-of-view, digital image correlation (DIC) equipment.Six shear-critical deep beams, measuring 4.88 x 1.11 m, were tested to failure.The specimens were point-loaded and simply supported, with three members examining the influence of asymmetrical loading conditions.The members were tested with various loading plate sizes and shear span-depth ratios.High-resolution displacement and strain field data obtained throughout loading are used to examine the member response.Principal compressive strain field diagrams of the deep beams at peak load are discussed.The paper presents crack patterns and crack kinematics, including crack widths and crack slips along critical shear cracks, determined from the DIC data throughout loading.The paper discusses crack dilatancy-that is, crack slips versus crack widths-along critical shear cracks, throughout loading, and at multiple locations.The results improve understanding of the detailed displacement field response of large shear-critical reinforced concrete deep beams, which can be used to improve kinematic and constitutive models, such as aggregate interlock models, for large-scale members.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0040,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations4
Publié2024
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Résumé présentoui

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