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Enregistrement W4412754878 · doi:10.11159/iccste25.356

Multivariable Modeling: Shoring for Critical Stage and Prestress Losses in Composite Slabs

2025· article· en· W4412754878 sur OpenAlexvenueno aff
Bolívar Hernán Maza, Daniela Maza Vivanco

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference on Civil, Structural and Transportation Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultivariable calculusShoringStage (stratigraphy)Composite numberMaterials scienceStructural engineeringComposite materialEngineeringGeologyControl engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research analyzes the structural behavior of precast prestressed slabs with composite topping (PPCC) during the casting phase-a critical stage that can compromise structural integrity if temporary shoring is not properly evaluated.Three slab typologies (6/60:30, 6/60:35, and 6/60:40) were assessed using structural modeling in ETABS and SAP2000, along with multivariable statistical analysis in Python and MATLAB.Key variables considered include span length, steel yield strength (1700-1860 MPa), and concrete modulus of elasticity (25-35 GPa).The results show that span lengths exceeding 5.5 m, when combined with lowstiffness concrete and lower-strength prestressing steel, lead to significant prestress losses, surpassing 13%.Response surface analysis made it possible to visualize the interactions among variables and optimize the required number of shoring elements.This study proposes technical criteria to enhance safety and efficiency in the construction processes of prestressed composite slabs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,659
Score d'incertitude au seuil0,496

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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