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Enregistrement W4410452784 · doi:10.18280/rcma.350209

Impact of Ferro-Geopolymer Encapsulation on the Structural Integrity of Concrete Columns Under Axial Load

2025· article· fr· W4410452784 sur OpenAlexvenueno aff
Komma Hemanth Kumar Reddy, D. Rajkumar

Notice bibliographique

RevueRevue des composites et des matériaux avancés · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueGrouting, Rheology, and Soil Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEncapsulation (networking)Materials scienceGeopolymerGeopolymer cementComposite materialStructural integrityStructural engineeringCompressive strengthComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research explores the impact of ferro-geopolymer encapsulation on the axial loadbearing capacity and structural integrity of concrete columns.Ferro-geopolymer, a composite material that merges ferrocement and geopolymer technology, offers potential advantages in enhancing the mechanical properties of concrete.Experimental tests were performed on columns encapsulated with ferro-geopolymer jackets, subjected to axial compression and also studied the slump cone test on fresh state concrete, compressive strength and sorptivity test were conducted on hardened concrete.Results indicated significant improvements in compressive strength compared to unreinforced columns.The encapsulation provided effective confinement, delaying cracking and increasing ultimate load capacity.Slump cone test showed higher value with 100% of fly ash addition.F50G50 mix showed higher compressive strength values at 7, 28 and 90 days of 29.77MPa, 45.72MPa and 46.19MPa, respectively.G100 mix showed lower sorptivity values compared to all mixes.Three layeres of expanded and wire mesh showed better load carrying capacity, higher deflection ductility index and more energy ductility index values under axial loading.The findings suggest that ferro-geopolymer encapsulation is a promising technique for retrofitting and strengthening concrete columns, offering a sustainable and efficient solution for improving structural resilience.

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)0,000
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
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations0
Publié2025
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