MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406772892 · doi:10.5267/j.esm.2025.1.001

Performance of aggregate sizes on crack bridging and capacity enhancement of deep beams

2025· article· en· W4406772892 sur OpenAlexvenueno aff
Ajibola Ibrahim Quadri, Razor Robert Bassey, Williams Kehinde Kupolati, Chris Ackerman, Jacque Snyman, Julius Musyoka Ndambuki

Notice bibliographique

RevueEngineering Solid Mechanics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBridging (networking)Materials scienceAggregate (composite)Composite materialStructural engineeringComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reinforced concrete deep beams (RCDBs) investigations are often complex because of the highly disturbed zones which may aggravate the shear performance under variable loadings. The shear capacity enhancement of RCDB using different aggregate sizes of 19 mm, 25 mm, and 50 mm has been investigated under three-point monotonic loading. Nine RCDBs with 750 × 170 × 225 mm dimensions were considered, and the beam was loaded at a 1.4 shear span to depth ratio. Three of the beams were designed without web reinforcement, and six were designed for web reinforcement with varied aggregate sizes. There was no significant difference in the shear strength of RCDBs considered however, a 50 mm aggregate beam was found capable of reducing the multiple crack propagations when compared to other aggregate-size beams. Additionally, the shear reinforcement increased the ductility and strength by over 30% and 20%, respectively. The applicability of 3-dimensional FEM extended to the investigation acceded with the shear response of the experiment exercising shear stiffening behavior. The estimated model from the modified ACI 318:05 can predict the shear capacity of the RCDB with higher accuracy. Since aggregate resists the load by aggregate interlock action, it is crucial to choose the right aggregate when building concrete structural components. The results of this study will help engineers choose the best aggregate for a certain structural element.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEngineering Solid MechanicsMême sujetStructural Behavior of Reinforced ConcreteTravaux en français237 207