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Enregistrement W4409408766 · doi:10.21012/fc12.1104

Quality control & numerical nonlinear material modelling for the load-bearing capacity of slender reinforced concrete columns - comparison of safety formats

2025· article· en· W4409408766 sur OpenAlexaboutno aff
Alfred Strauß, Benjamin Täubling-Fruleux, Mohamed Soliman, Mohammad Farid Al Tamimi, Xin Ruan, Lingfeng Zhu, Thomas Zimmermann

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInterregEuropean Commission
Mots-clésLoad bearingStructural engineeringNonlinear systemBearing capacityQuality (philosophy)Reinforced concreteControl (management)Bearing (navigation)Computer scienceMaterials scienceGeotechnical engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modern codes allow advanced nonlinear formats to calculate the bearing-buckling capacity of slender reinforced concrete column elements.In a previous part of this paper series, investigations of a priori collaborative Round-Robin tests of numerical simulations showed that the load capacity of slender single columns obtained by Nonlinear Finite Element Methods (NLFEM) is significantly overestimated when compared to experimental values.On the other side, the simplified formats adopted by design codes (e.g.nominal curvature-based method) provide too conservative results concerning the experimental derived bearing buckling capacity.The investigations are divided into two parts.Part I considers the experiments' findings and the nonlinear modelling.Part II aims twofold: (i) provide a quantitative comparison of the Eurocode column design rules with the international design regulations from the USA, China, Japan, and Canada concerning the safety and design format and (ii) identify possible strengths and weaknesses in the different approaches.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,256 · 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
Publié2025
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