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Enregistrement W4392906862 · doi:10.32920/25412779

Joint-free Bridges With High Performance Materials

2024· preprint· en· W4392906862 sur OpenAlexaff
Katie Chu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural engineeringRebarFibre-reinforced plasticJoint (building)Expansion jointDeckMaterials scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Joint-free bridges are preferred over those with conventional expansion joints because they provide better protection for structural components and allow such assets to reach their intended service life. Strategies for implementing joint-free bridges include the incorporation of link slabs (LS) and sliding approach slabs (SAS). Since LS and SAS need to be flexible to function well, the use of conventional steel-reinforced concrete is not ideal. This study explores the use of high-performance materials such as engineered cementitious composite (ECC) and glass-fibre reinforced polymer (GFRP) rebars for joint-free bridges under static or fatigue loading through experimental, numerical, parametric studies, and design-oriented analysis. It was found that high-performance materials helped to improve the performance of joint-free bridges with link slabs by providing flexibility, crack control, and fatigue resilience. The improved compatibility between ECC and GFRP contributed to better LS structural performance, as both materials contributed by sharing stresses under static and fatigue loading compared to steel rebar. Reinforced concrete deck girder joint-free bridges incorporating ECC link slabs were also investigated under static and fatigue loading, and showed structural performance comparable to that of composite deck steel girder bridges. It was also determined that ECC SAS performed well under static and fatigue loading, as well as in the case of approach fill soil settlement.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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