MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7019154817

Flexural strengthening of a steel beam with prestressed CFRP strips -preliminary investigation

2009· article· en· W7019154817 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueDORA Empa (Swiss Federal Laboratories for Materials Science and Technology (Empa)) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFibre-reinforced plasticWeldingSTRIPSRetrofittingFlexural strengthCrackingBeam (structure)Carbon fiber reinforced polymerAdhesive
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conventional methods of repairing and strengthening steel structures involve welding or bolting additional steel plates to the structure. These methods have a number of drawbacks: welding may lead to fatigue cracking and bolted connections can be time consuming and costly. Therefore an alternative is needed to retrofit fatigue-damaged steel bridges and structures. Fiber reinforced polymer (FRP) reinforcements have superior mechanical and physical properties as well as minimum visual impact on the aesthetic appearance, making them quite promising for retrofitting steel structures with minimum disturbance to the functionality of the structure. Several studies have been reported in the literature on FRP strengthened steel structures [1-6] and design guidelines for FRP strengthened steel structures were proposed by Rizkalla et al. [7]. Limited research has been reported on the use of prestressed FRP strips for strengthening steel structures [8, 9]. This study presents preliminary results on the effectiveness of using adhesively bonded prestressed carbon fiber reinforced polymer (CFRP) strips to increase the static flexural strength of a steel member. Transfer length data of prestressed CFRP strips bonded with epoxy adhesive to a steel member is also be presented.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,213 · 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.

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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDORA Empa (Swiss Federal Laboratories for Materials Science and Technology (Empa))Même sujetStructural Behavior of Reinforced ConcreteTravaux en français237 207