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Enregistrement W7021049794

Novel Sensors for Improving Reinforced Concrete Design and Assessment

2018· dissertation· en· W7021049794 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Myeloid Leukemia Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaQueen's University
Mots-clésDeflection (physics)Reinforced concreteStiffnessFinite element methodBeam (structure)ReinforcementCrackingMeasure (data warehouse)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rate that reinforced concrete (RC) infrastructure is being constructed around the world continues to increase, placing significant stress on the environment. Thus, it is important that any inefficiencies in RC design and assessment be minimized by structural engineers moving forward. For progress to be made on this front, RC behaviour must be measured in a more comprehensive way to further understand its complex behaviour and explore avenues for refinement. This thesis investigates the use of novel sensors for this purpose, with a particular focus on distributed fibre optic sensors (FOS). An experimental campaign containing 18 RC beam specimens was performed to assess the advantages of using FOS to measure RC behaviour. Practical methods were developed for measuring distributed deflections, crack widths, and distributed reinforcement strains. The results showed that full deflected shapes could be captured up until failure and all crack widths lower than 0.3 mm could be measured. Additionally, reinforcement strain profiles were accurately measured for steel reinforcement embedded in RC elements using FOS, amounting to hundreds of strain measurements spaced by 10 mm along each bar’s entire length. A load test on an RC building in Ottawa, Canada, was performed. FOS were used to measure beam deflections, curvatures, and cracking behaviour, providing insight into element stiffness and support conditions. The detailed data set captured was used to evaluate finite element models based on current design approaches. This highlighted how the accumulation of common conservative assumptions can cause deflection predictions more than five times larger than those measured, potentially leading to excess material use in design. Closure strips in the RC building were also monitored using a method developed in this work, which was able to capture shrinkage and temperature movement of the floor slabs. The field data demonstrated that experience based design approaches appear to be overly conservative, suggesting that further research into closure strips could lead to significant cost reductions if design processes are refined. However, the instrumentation setup developed to monitor closure strips in this study requires durability improvements, as four out of five transducers installed were compromised on site.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,224 · 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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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