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Enregistrement W4410958993 · doi:10.3390/jcs9060282

Fracture Mechanics-Based Modelling of Post-Installed Adhesive FRP Composite Anchors in Structural Concrete Applications

2025· article· en· W4410958993 sur OpenAlexaff
Amir Mofidi, Mona Rajabifard

Notice bibliographique

RevueJournal of Composites Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFibre-reinforced plasticAdhesiveComposite numberStructural engineeringFracture mechanicsFracture (geology)Materials scienceGeotechnical engineeringGeologyComposite materialEngineeringForensic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adhesively bonded fibre-reinforced polymer (FRP) anchors have emerged as a progressive alternative to traditional steel anchors in concrete structures, owing to their superior corrosion resistance, high tensile strength, and light weight. Despite their increasing use, a robust mechanics-based bond model capable of accurately predicting the load transfer behaviour has not yet been developed. This study presents a fracture mechanics-based analytical bond model for post-installed adhesive FRP anchors embedded in concrete. The model formulation is derived from fundamental equilibrium and compatibility principles, incorporating a bilinear bond–slip law that captures both elastic and softening behaviours. A new expression for the effective bond length is also proposed. Validation of the model against a comprehensive database of direct pull-out tests reported in the literature shows excellent agreement between predicted and experimental pull-out forces (R2 = 0.980; CoV = 0.058). Future research should aim to extend the proposed model to account for confinement effects, long-term durability, the impact of adhesive type, and cyclic loading conditions.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,242
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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