A New Avrami-Based Exponential Model for Predicting Fiber-Reinforced Polymer Bar Service Life: A Comparison with Existing Models Using a Large Database
Notice bibliographique
Résumé
The fiber-reinforced polymers (FRP) bar is a promising solution to problems caused by steel rebar corrosion in concrete. To assess the service life of the FRP bar based on accelerated test results, it is crucial to have a reliable model. Here, a modified exponential (MEP) model is proposed based on the Avrami equation. The Avrami equation provides a theoretical foundation for the empirical exponential (EP) model and does not a priori fix the power of the exposure time to one. A database containing 903 data points from 74 groups of test specimens is assembled to compare the reliability of the MEP model vis-a-vis the EP, single logarithmic, double logarithmic, and power function models. The combination of Root Mean Square Error (RMSE), the Mean Absolute Error (MAE), and the coefficient of determination (R2) criteria is proposed for assessing model reliability. It is shown that in certain cases the combined criteria, versus R2 alone, significantly increase the number of test groups meeting the acceptable performance limit. Observed test data aberrations are found to have minor influence on the results of the EP model, but they significantly influence the results of the other four models. The EP model generally predicts the lowest activation energy and the smallest strength retention for similar groups of bars, while the predicted values of the other four models exhibit a relatively small difference. The difference between the predicted strength retention values of the EP and MEP models shows an increasing trend with the increase of the absolute value of (1 − n), where n is the power of the exposure time in the MEP model.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».