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Enregistrement W4403362500 · doi:10.1016/j.istruc.2024.107438

Torsional behavior of GFRP-RC pontoon decks with an edge cutout and diagonal reinforcements

2024· article· en· W4403362500 sur OpenAlexaff
Xian Yang, Allan Manalo, Omar Alajarmeh, Brahim Benmokrane, Zahra Gharineiat, Shahrad Ebrahimzadeh, Charles-Dean Sorbello, Senarath Weerakoon

Notice bibliographique

RevueStructures · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiagonalFibre-reinforced plasticStructural engineeringEnhanced Data Rates for GSM EvolutionReinforcementMaterials scienceReinforced concreteComposite materialEngineeringMathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large-scale pontoon decks with edge cutouts were tested and the effect of diagonal reinforcements, arrangement of bars, and reinforcement-grid space size was investigated. The generated experimental data demonstrated the enhancement in the pre-cracking torsional behavior provided by diagonal reinforcement in double-layered reinforcement. Meanwhile, a further improvement in the reinforcement design with a denser grid spacing of 100 mm in double-layer mesh exhibited 137 % higher post-cracking torsional rigidity than that of the deck with a 250 mm grid spacing reinforcement. The former deck presented similar torsional behavior as the double-layered reinforced solid deck. The cracking torque and post-cracking torsional behavior of the pontoon decks can be accurately predicted with the introduced equations with consideration of the effective width related to the contribution of diagonal bars and considering the contribution of longitudinal GFRP bars, respectively.

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 enseignants0,396
Score d'incertitude au seuil0,780

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,232 · 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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