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Enregistrement W4414063153 · doi:10.3390/buildings15173234

Novel Methodological Approach to Developing Scaled-Down Concrete Material for Structural Applications: Experimental Validation Using Froude Scaling

2025· article· en· W4414063153 sur OpenAlexafffund
Abdelmoneim El Naggar, Ahmed Soliman, Maged A. Youssef, Hany El Naggar

Notice bibliographique

RevueBuildings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Response to Dynamic Loads
Établissements canadiensDalhousie UniversityConcordia UniversityWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFroude numberNonlinear systemRepresentation (politics)CentrifugeScalingSimilitudeStructural materialVariance (accounting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Full-scale structural experiments significantly contribute to understanding reinforced concrete (RC) behavior but are often constrained by high costs, extensive time requirements, and practical spatial limitations. Alternatively, small-scale physical models offer a feasible solution, though accurately replicating nonlinear material behavior under load at reduced scales remains challenging. This research addresses these challenges by introducing a methodological approach to developing a novel scaled-down concrete material to emulate full-scale structural behavior. The developed material strictly adheres to Froude similitude criteria, ensuring an accurate representation of gravitational effects without requiring artificially induced gravity, such as centrifuge testing. Experimental validation demonstrates that this material model successfully replicates critical mechanical properties of full-scale concrete, with less than 2% variance observed in compressive strength, strain characteristics, and failure modes. Further validation through comparative testing of scaled-down and corresponding full-scale RC beams confirms the material’s capability to precisely capture structural responses. Consequently, the proposed scaled-down concrete model offers a reliable, economical, and effective approach to evaluating structural performance, overcoming traditional limitations associated with full-scale structural experimentation.

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)0,003
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,286 · 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
GenreMéthodes

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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Résumé présentoui

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