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Enregistrement W7018585023

Distributed Sensing to Assess the Behaviour of Dynamically Loaded Reinforced Concrete Beams

2019· dissertation· en· W7018585023 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeam (structure)Deformation (meteorology)Noise (video)Stability (learning theory)Work (physics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The assessment of reinforced concrete (RC) structures has been inherently limited by the lack of adequate sensing technologies, which can capture both the global and localized behaviour of these complex composite systems. The inability to properly assess these structures, and understand their behaviour under static and dynamic loads, can result in costly rehabilitation or replacement of existing structures and potentially unnecessary conservativeness in future designs. To improve on traditional assessment methods, this thesis investigates the application of a new fibre optic sensing system, which is capable of accurately measuring dynamic and distributed strains throughout the length of a fibre optic cable. An experimental campaign was conducted, which included the design, construction and testing of 4 slender and 4 deep RC beams. The purpose of these tests was to evaluate the durability and accuracy of dynamic distributed fibre optic sensors (DDFOS) under dynamic loading, as well as to utilize the DDFOS results to develop a better understanding of the behaviour of RC beams under both cyclic and ultimate loads. The results showed that the fibre optic sensors could withstand the repeated loading as well as ultimate loads while accurately measuring distributed strains along the steel reinforcement within the RC specimens. This data provided key insights into the change of load carrying mechanism (from beam action to arch action) as well as the failure mechanisms. Two case studies were also conducted on existing RC beams within a building. The studies included the in-situ dynamic loading of the beams while monitoring them with both DDFOS technology and tradition discrete sensors. Jumping tests were carried out to provide dynamic loading on each beam. The detailed DDFOS data was assessed by comparing the results to the traditional sensors, and was used to determine critical performance metrics of the RC beams including: maximum strains, support conditions, and cracking behaviour. The data was further used to provide dynamic estimations of the changing distributed deflections and crack widths due to the application of the dynamic loads.

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,186 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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