Utilizing Data-Driven Methods to Predict the Fatigue Life of Cement Concrete Considering Corrosive Environmental Factors
Notice bibliographique
Résumé
The primary objective of this study is to assess the fatigue resistance of cement concrete when exposed to corrosive environments. To achieve this, experimental results from high-cycle fatigue (HCF) and low-cycle fatigue (LCF) tests conducted on cement concrete samples subjected to various corrosive conditions were used. Various data-driven techniques, including multiple linear regression (MLR), Taguchi sensitivity analysis (TSA), and response surface method (RSM) were utilized. The aim was not only to identify the most influential parameter affecting fatigue life but also to offer a simpler and cost-effective alternative to experimental approaches. Consequently, two key parameters related to the corrosive environment: pH value and immersion time, along with the cyclic force applied to the concrete samples as input variables across different approaches were considered. The number of cycles until sample failure regarded as the output variable in all analyses. Furthermore, the analyses were conducted with the assumption that longer fatigue life is preferable. The findings revealed that the fatigue life of Portland cement concrete consistently decreased with increasing immersion time. Notably, the pH value emerged as the most significant parameter, while the other two factors exhibited equivalent impacts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».