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Enregistrement W4400235364 · doi:10.11159/iccste24.190

Numerical Study on Flexural Response of Cement Mortars Fortified with Sustainable Graphene Derivative

2024· article· en· W4400235364 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammad Zuaiter, Tae‐Yeon Kim, Rashid K. Abu Al‐Rub, Fawzi Banat

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference on Civil, Structural and Transportation Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative concrete reinforcement materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKhalifa University of Science, Technology and Research
Mots-clésMortarFlexural strengthGrapheneCementMaterials scienceDerivative (finance)Composite materialBusinessNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to predict the flexural response through a 3D non-linear finite element model of plain and modified cement mortar incorporating a sustainable graphene derivative, denoted as D-GSH, synthesized from dune sand and date syrup.The addition of D-GSH in cement mortars was considered by dune sand replacement.Preliminary experimental compressive strength and modulus of elasticity yielded 53 and 45% enhancements upon the addition of 0.3% D-GSH, as a replacement of dune sand.ABAQUS software was employed to simulate a three-point load test on mortar prism specimens, encompassing both tensile cracking and compressive crushing mechanisms.Numerical simulation of three-point bending tests revealed a notable 27% increase in peak load and a 16% larger mid-span deflection upon the addition of 0.3% D-GSH, replaced by dune sand in cement mortars, demonstrating improved resistance and deformability.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,372
Score d'incertitude au seuil0,493

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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