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Enregistrement W4400235053 · doi:10.11159/iccste24.216

Finite Element Modelling of Shear Critical Concrete Beams Reinforced with Basalt Fibres and Basalt Bars

2024· article· en· W4400235053 sur OpenAlexvenueno aff
Shahrukh Shoaib, Tamer El‐Maaddawy, Hilal El-Hassan, Bilal El-Ariss

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference on Civil, Structural and Transportation Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Stabilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUnited Arab Emirates University
Mots-clésBasaltBasalt fiberFinite element methodShear (geology)Materials scienceComposite materialStructural engineeringGeologyFiberEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Finite element (FE) models capable of simulating the nonlinear shear behaviour of concrete beams reinforced with basalt fibres (BF) and basalt fibre-reinforced polymer (BFRP) bars were developed.Experimental tests were carried out to verify the validity of the prediction of the FE models.A parametric study was then conducted to investigate the effectiveness of using BF at different volume fractions (vf) to upgrade the shear capacity of BFRP-reinforced concrete beams made with recycled concrete aggregates (RCA) with different replacement percentages.Published characterization test results were used as input data in the FE modelling.Results of the FE analysis indicated that beam models with RCA replacement percentages of 30-100% exhibited 10-28% reductions in the shear capacity compared with that of a control beam model made with natural aggregates (NA).The beam models with 30 and 60% RCA containing BF at vf = 0.5% exhibited a shear capacity comparable to or higher than that of the control beam model with NA.Despite the improvement in the shear response of the beam models with 100% RCA caused by the addition of BF, their shear capacity was lower than that of the control beam model with NA.The shear capacity of the beam model with 100% RCA containing BF at vf = 1.5% was 93% of that of the control beam model with NA.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,198 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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