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Enregistrement W6980654338

Cold temperature effect on the acoustic activity emitted in various concrete mixtures under special monitoring conditions

2023· other· en· W6980654338 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2023
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNatural rubberDeformation (meteorology)SIGNAL (programming language)Abrasion (mechanical)Acoustic emission
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concrete mixtures with different microstructures and mechanical properties release different acoustic activity when they undergo cracking. This thesis aimed to investigate the effect of sub-freezing temperature (-20℃) on the waveforms of the acoustic emission (AE) in various concrete mixtures under flexural moment and abrasion forces. The study included many variables such as different coarse-to-fine aggregate ratios (C/F) (2.0 and 0.7), crumb rubber (CR) contents (0%, 10%, 20%, and 30%), rubber particle sizes (4.5 mm CR and 0.4 mm powder rubber), water-cement ratios (W/C) (0.4 and 0.55), fiber materials (polypropylene synthetic and steel), synthetic fiber lengths (19 mm and 38 mm), and volumes (0.2% and 1%), and sample temperatures (25℃ and -20℃). Samples from thirteen concrete mixtures were cast and tested under abrasion and monotonic fourpoint flexure moments, along with attaching piezoelectric AE sensors to monitor the AE activity throughout testing. Characteristics of AE signals such as the number of hits, signal amplitudes, cumulative signal strength (CSS), and wave rise time were collected and underwent various AE parameter-based analyses to correlate damage progression to the variation in the AE waveform. The results supported the ability of AE analysis to highlight abrasion damage progression and to detect the onset of micro- and macroflexural cracks at both temperatures. Compared to 25℃, cooling down samples’ temperature to -20℃ was found to decrease the values of the number of hits, CSS, severity (Sᵣ), and historic index (H (t)) and to increase b-values for the waves emitted under abrasion and flexure. Noticeably, the reduction in samples’ temperature decreased the emitted number of hits, CSS, Sᵣ, and H (t), and increased b-values till the onset of the first flexural macro-crack regardless of mixture composition. In addition, increasing CR content (up to 30%) decreased wave signal amplitudes significantly at 25℃ and was less noticeable at -20℃, which manifested the attenuation phenomenon at both temperatures. Eventually, the study developed user-friendly damage charts to estimate ranges of abrasion mass loss and wear depth and to classify the collected AE events, whether associated with flexure micro- or macro-cracks, exclusively considering temperature effect.

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 seuil0,002

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,248 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
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